起早早的案例列表

基于双向LSTM电商评论情感分类系统

人工智能-其他 起早早

本项目为独立完成的NLP文本分类工程,基于Python与PyTorch框架搭建Bi-LSTM循环神经网络,实现电商用户评论的正负情感自动判别。项目完整覆盖文本挖掘全流程,包含原始数据集清洗、重复文本过滤、jieba分词、停用词剔除、Word2Vec词向量预训练等预处理环节;模型采用双向LSTM结构捕捉上下文语义,搭配Dropout、早停法缓解长文本梯度消失与过拟合问题。将数据集按7:2:1划分为训练集、验证集、测试集,经过30轮迭代训练后模型验证集准确率稳定达到89%。项目封装轻量化推理函数,支持批量导入评论文本批量输出情感标签与置信度,附带完整注释代码、训练日志、损失/精度可视化图表,可直接...

基于双向LSTM电商评论情感分类系统
基于双向LSTM电商评论情感分类系统

LSTM序列标注文本关键词提取工具

人工智能-其他 起早早

本项目独立开发面向短文、新闻文本的关键词自动提取工具,采用LSTM序列标注方案解决传统TF-IDF关键词歧义、语义理解不足的痛点。使用Python、PyTorch搭建单层LSTM序列标注模型,自行完成小规模新闻文本数据集标注,划分BIO标注体系区分关键词实体与普通词汇;数据预处理阶段完成文本分词、词向量映射、序列长度对齐,适配长短不一的输入文本。训练过程采用交叉熵损失函数,搭配学习率衰减策略优化收敛速度,模型关键词识别精确率达到86%。项目封装完整批处理脚本,支持单次单文本提取、多文档批量解析两种模式,输出结构化关键词列表,附带完整使用文档、数据集处理代码与可视化提取样例。可适配资讯内容标签生...

LSTM序列标注文本关键词提取工具
LSTM序列标注文本关键词提取工具
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