Twitter股票交易员（NLP情绪分析） （ ， ，（ ， 。 。 描述 此应用程序将基于用于情感分析的自然语言处理（NLP）算法实现股票的纸面交易。 应该注意的是，由于没有公司的其他情况，对公司使用推特React非常不稳定，并且在日内交易之外几乎没有用例。 该软件是按原样提供的，对于您因使用此程序而导致的任何后果，作者概不负责。 他们不对您因使用此程序尝试赚钱而愚蠢造成的损失负责，而不是对公司的财务记录进行尽职调查。 总览 该应用程序包含三个主要部分： 摄取引擎 接收引擎是应用程序的“前端”，可以持续运行，利用Twitter的从重要的股票金融服务获取最新更新，然后再将信息分批

ELIZA + ELIZA是自然语言对话程序，由Joseph Weizenbaum在1960年代描述。 ELIZA通过使用“ Mad Libs”风格的模式匹配和替换方法来模拟对话。 尽管Weizenbaum的意图是通过ELIZA来展示“在最初的精神病学访谈中无方向性心理治疗师的React表明人与机器之间的交流是肤浅的”，但用户实际上发现ELIZA很有说服力和治疗性。 我首先通过听说了ELIZA。 我发现计算机程序充当治疗师的想法非常吸引人。 治疗师很昂贵。 计算机程序可以无休止地倾听您的烦恼。 有时候，我们需要的只是写下我们的想法，并被提示以鼓励和非判断的方式继续写下我们的想法。 尽管ELIZA的响应最初仅限于文本，但计算的发展现在使我们能够轻松集成图形。 同样，自然语言处理方面的最新进展可以实现对用户响应的情感检测，从而创建更全面的聊天机器人体验。 我将ELIZA +做为ELIZA

本科毕业设计用网上的源码 简单的中文文本情感分类 一个用 PyTorch 实现的中文文本情感分类网络，代码较简单，功能较丰富，包含了多种模型 baseline。 环境需求 python == 3.6 torch == 1.1.0 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v4 @ 2.10GHz NVIDIA TITAN Xp 其余的见 requirements.txt 使用方法 先预处理，./run_preprocess_word2vec.sh 或 ./run_preprocess_elmo.sh 3（3 是 gpu 编号） 然后运行 python3 main.py --config_path config_cnn.json 预处理 将所给文本的每个词转换成预训练模型的词向量后存到文件里。我分别尝试了这两种 embedding： ELMo 中文预训练模型，1024d（ Chinese-Word-Vectors，300d（ 请自行下载相应的模型文件到 data/word2vec/ 或 data/zhs.model 文件夹下。 具体细节见 preprocess.py 文件

LSTM文本分类情感分析 使用LSTM进行文本分类/情感分析。使用LSTM对数据执行文本分类/情感分析。这些推文已从Twitter撤出，然后进行了手动标记。列： 地点 鸣叫于 原始推文 标签

Twitter情绪分析 该项目是关于使用Apache Spark结构化流，Apache Kafka，Python和AFINN模块对所需Twitter主题进行情感分析的。 您可以了解所需主题的情感状态。 例如; 您可能对《权力的游戏》的新剧集感到好奇，并且您可能先前已经获得了某人对该新剧集的意见。 根据意见，答案可以是负的，中性的或正的。 代码说明 身份验证操作已通过Python的Tweepy模块完成。 您必须从Twitter API获取密钥。 名为TweetListener的StreamListener是为Twitter Streaming创建的。 StreamListener为名为“ t

CSV格式的IMDB数据集（情感分析） IMDB电影评论数据集转换为CSV文件 Test.csv Train.csv Valid.csv

广告广告 字节跳动广告系统下的穿山甲平台大量招人，有兴趣的直接发简历到我邮箱：。 也可以直接加我 QQ：2263509062 基于LSTM的中文情绪识别 基于keras深度学习库，搭建LSTM网络，来对数据集进行情绪识别，分成六类情绪。 数据集 下载地址： 数据概览： 4万多条句子,分为其他（Null), 喜好(Like)，悲伤(Sad)，厌恶(Disgust)，愤怒(Anger)，高兴（Happiness）六类 数据来源：数据分别来源于NLPCC Emotion Classification Challenge（训练数据中17113条，测试数据中2242条）和微博数据筛选后人工标注(训练数据中23000条，测试数据中2500条)。 数据提供方： 清华大学计算机系黄民烈副教授 项目结构 |——data | |——train.json 原数据集 | |——stopWords.tx

sentiment-analysis-platform 基于LSTM的电商评论情感分析平台 技术要点： Java前端：Bootstrap4、jQuery Java后台：SpringBoot Python服务: Python3、Flask 数据库：MySQL、MongoDB 模型框架：Keras+TensorFlow 爬虫：selenium

CLUEDatasetSearch 中英文NLP数据集。可以点击。 您可以通过贡献你的力量。上传五个或以上数据集信息并审核通过后，该同学可以作为项目贡献者，并显示出来。 如果数据集有问题，欢迎提出问题。 所有数据集均压缩网络，只做整理供大家提取方便，如果有缺陷等问题，请及时联系我们删除。 内尔 ID 标题 更新日期 数据集提供者 许可 说明 关键字 类别 论文地址 备注 1个 2017年5月 北京极目云健康科技有限公司 数据统计其云医院平台的真实电子病历数据，共计800条（个别病人单次就诊记录），经脱敏处理 电子病历 命名实体识别 \ 中文 2 2018年 医渡云（北京）技术有限公司 CCKS2018的电子病历命名实体识别的评估任务提供了600份标注好的电子病历文本，共需识别含解剖部位，独立症状，症状描述，手术和药物五类实体 电子病历 命名实体识别 \ 中文 3 \ MSRA 数据抽样MSRA，标注形式为BIO，共有46365条语料 姆斯拉 命名实体识别 \ 中文 4 1998年1月 人民日报 数据来源为98年人民日报，标注形式为BIO，共有23061条语料 98人民日报 命名实体识

骇客深度学习：使用TensorFlow 2和Keras和Python的机器学习教程（包括Jupyter笔记本）-（LSTM，超电流表调整，数据预处理，偏差方差折衷，异常检测，自动编码器，时间序列预测，对象检测，情感分析，使用BERT进行意图识别）