Awesome GitHub RepositoriesLexicon-Based Sentiment Analyzers

SnowNLP is a Python library for Chinese natural language processing. It provides tools for text segmentation, sentiment analysis, document classification, and phonetic transliteration. The library includes capabilities for training and saving custom machine learning models for tokenization and sentiment analysis using raw training datasets. It covers a range of linguistic processing areas, including parts of speech tagging, sentence splitting, and text similarity measurement. The toolkit also provides utilities for extracting key information through text summarization and calculating word im

nlp.js is a JavaScript natural language processing library and development framework used to build natural language understanding engines. It provides a toolkit for creating local machine learning models for intent classification and acts as a multilingual text processor that detects languages and normalizes text across various dialects. The framework distinguishes itself by supporting local execution on both servers and mobile devices, enabling chatbot functionality without an internet connection. It features a specialized system for conversational slot filling to collect mandatory informati

该项目提供了一个从学术和行业标准中收集的高频、非信息性中文词汇集合。它作为一个参考数据集和停用词集合，旨在用于自然语言处理任务。 该仓库专注于中文文本预处理，以减少噪声并提高机器学习模型的准确性。它提供了专门用于中文信息检索、情感分析准备和一般数据清洗的过滤数据集。 该项目利用预编译的词典和平面文件存储，以实现高效的中文语料库停用词过滤和词汇聚合。

该项目是用于网页抓取、网络流量拦截、数据分析和情感分析的 Python 实现集合。它提供了从网站和移动应用程序界面提取结构化数据的方法。 该集合包括用于捕获和分析移动应用程序网络数据包以识别隐藏内部 API 端点的工具。它还具有用于评估文本数据的情感基调和公众认知的脚本。 该项目涵盖了大型数据集的数据操作和转换，以及生成图表以识别人口统计趋势和模式。

VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) is a rule-based, lexicon-driven sentiment analyzer that assigns polarity scores to text by matching words against a curated sentiment dictionary and applying linguistic heuristics. It processes text at the sentence level, returning a compound score normalized between -1 (negative) and +1 (positive) along with separate positive, neutral, and negative intensity breakdowns. What distinguishes VADER from simpler lexicon models is its built-in grammatical rule engine. It adjusts scores for negation (e.g., “not good” reduces positivity), contr

Deep Java Library 是一个 Java 深度学习框架和 JVM 模型推理引擎。它为在 Java 生态系统中构建和部署深度学习模型提供了高级 API，充当在 CPU、GPU 和移动设备上执行模型的跨平台运行时。 该库与引擎无关，允许用户在不同的深度学习引擎（如 PyTorch、TensorFlow 和 MXNet）之间切换，同时保持单一的统一 API。这使得无需更改应用程序代码即可在不同后端部署同一模型。 该框架支持完整的机器学习生命周期，包括构建和训练神经网络架构以及执行实时推理。它包括用于分布式机器学习推理以跨大数据流水线扩展预测的功能，以及将模型部署为微服务或在客户端应用程序中部署的能力。 该系统涵盖了广泛的领域，包括用于人脸检测和图像分类的计算机视觉，以及用于情感分析和句子嵌入的自然语言处理。

这是一个基于 PyTorch 的中文文本分类框架。它提供了一个基于 Transformer 的流水线，旨在利用深度学习模型将中文序列分类为预定义的标签。 该实现支持 BERT 和 ERNIE 语言模型，用于处理和标记复杂的中文文本。这些模型用于执行情感分析和通用文本分类等任务。 该系统利用基于 Transformer 的文本编码和注意力加权序列池化，将原始字符转换为文档向量。它采用预训练模型微调和交叉熵损失优化，以使模型适应特定的分类任务。