pytorch-sentiment-analysis

使用PyTorch进行电影评论情感分析的教程

PyTorch 情感分析神经网络教程 Python 3.9 Github 开源项目

该开源项目提供了一系列教程，使用PyTorch实现序列分类模型，主要用于从电影评论中预测情感。课程内容包括神经词包模型、递归神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和Transformer模型的理论与实践。此外，还讲解了如何使用torchtext库简化数据加载和预处理。如果有任何疑问或反馈，可以随时通过提交问题进行交流。

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介绍相关项目

a-PyTorch-Tutorial-to-Object-Detection - PyTorch物体检测模型教程与实现

GithubPyTorch单发多框检测卷积神经网络多尺度特征图对象检测开源项目

本教程详细指导如何使用PyTorch实现物体检测模型，包括模型构建、训练、评估和推理等环节。采用高效的单次多框检测（SSD）算法，介绍多尺度特征图、先验框和非极大值抑制等关键概念。适合具备PyTorch和卷积神经网络基础的学习者，教程提供中文翻译版便于理解和应用。

sentiment-roberta-large-english-3-classes - 基于RoBERTa的英文情感分析模型，精确分类社交媒体情感

GithubHuggingfaceRoBERTa准确率开源项目情感分析模型社交媒体

该模型使用RoBERTa进行三类情感分类（正面、中性、负面），特别适合社交媒体文本。通过5,304条社交媒体帖子进行微调，达到了86.1%的准确率。可通过transformers库轻松集成，提高文本分类的精准性和效率。

tensorflow-101 - 面部表情识别、面部识别和外貌特征预测等应用的深度学习教程

GithubTensorFlow年龄和性别预测开源项目情感识别深度学习面部识别

该项目提供详尽的深度学习教程，包括面部表情识别、面部识别和外貌特征预测等应用。用户可以获取源代码和逐步教程，并使用Kaggle数据集进行训练。涵盖先进的识别模型如VGG-Face、FaceNet和DeepFace，适用于大规模数据集。此项目为深度学习开发者提供全面的学习资源，从基础到实战。

distilbert-base-multilingual-cased-sentiment - 多语种情感分析模型的高效文本分类能力

Amazon评论GithubHuggingfacedistilbert-base-multilingual-cased-sentiment开源项目情感分析文本分类机器学习模型

本项目基于distilbert-base-multilingual-cased模型进行微调，在amazon_reviews_multi数据集上实现了优异的文本分类效果，准确率和F1值均为0.7648。模型通过优化训练参数和分布式数据处理，实现高效运行，适合多语言情感分析应用场景，可用于全球市场的用户评价分析。

TensorFlow-Tutorials - TensorFlow 2 深度学习教程

GithubKerasPythonTensorFlow开源项目教程深度学习

这些教程为深度学习和TensorFlow 2 的新手提供全面指导，涵盖简单线性模型、自然语言处理和图像生成等主题。每个教程附有详细代码示例和相应的YouTube视频讲解，帮助学习者快速掌握。适合希望深入了解TensorFlow及其应用的开发者和研究人员。

conv-emotion - 会话情感识别技术及最新数据集与模型更新

COSMICDialogueGCNGithubRECCONTL-ERCemotion recognition开源项目

本页面介绍了会话情感识别技术，包括用于识别会话情感的多种基于PyTorch和TensorFlow的模型，如COSMIC、TL-ERC和DialogueGCN。还提供了最新的多模态多方对话数据集和相关基准数据集，并介绍了识别会话情感原因和对话生成的技术。这些技术通过建模对方状态和跨人际依赖关系来实现情感识别。最新更新包括M2H2数据集和相关基线模型，并链接至其他重要项目和研究。

Python-AI - 深度学习100例：机器学习与自然语言处理实用案例

GithubPython卷积神经网络开源项目机器学习深度学习自然语言处理

《深度学习100例》开源项目现已开放，提供代码和数据资源，涵盖卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等主题，并包含机器学习和自然语言处理的实用案例。每周更新至少两篇原创文章，最新内容将在公众号首发。可加入技术交流群进行交流与反馈，获取最新技术资源和实战经验。

pytorch-handbook - 使用PyTorch进行深度学习开发的用户的系统化的入门指南

GithubPyTorch卷积神经网络开源项目循环神经网络深度学习神经网络

本开源书籍为使用PyTorch进行深度学习开发的用户提供系统化的入门指南。教程内容覆盖了从环境搭建到高级应用的各个方面，包括PyTorch基础、深度学习数学原理、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，还包含实践案例与多GPU并行训练技巧。书籍持续更新，与PyTorch版本同步，适合所有深度学习研究者。

speech-emotion-recognition - 开源多模型语音情感识别系统

Emo-db数据集Github开源项目机器学习模型深度学习模型特征提取语音情感识别

speech-emotion-recognition是一个开源的语音情感识别系统，基于Emo-db数据集开发。该项目支持SVM、随机森林、神经网络、CNN和LSTM等多种机器学习和深度学习模型。系统使用Python实现，提供完整的数据预处理、特征提取和模型训练工作流程。项目设计简单易用，适合研究人员和开发者进行语音情感分析的研究和应用开发。该系统可应用于客户服务、情感计算、人机交互等领域，具有模型多样化、使用灵活、易于扩展等优点。

nlp-de-cero-a-cien - 从零开始学习NLP，实践Hugging Face开发

GithubHugging FaceNLPTransformers开源项目机器学习自然语言处理

本项目提供全面的NLP学习课程，涵盖词嵌入到Transformer模型等关键技术。7次在线课程由行业专家授课，学习者可掌握核心知识并使用Hugging Face开发应用。课程设计适合不同水平学习者，提供录像回放及社区支持。

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