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RSS订阅原创 利用BERT-BiLSTM-MultiAtt模型实现汽车评论情感分析
情感分析是自然语言处理领域的重要组成部分，通过情感分析能够挖掘出评论中评论者的主观倾向和情感特征，能够为众多分析提供重要的参考价值。本文采用BiLSTM(双向长短时神经网络)模型对数据进行学习，并实现对评论情感分类和情感分值预测的功能。模型主要由BERT模型和BiLSTM模型以及MultiAtt(多头注意力机制层)3个部分组成。BERT模型有专门用于中文的版本，主要用于整个框架中的词嵌入部分BiLSTM模型具备时序学习能力，能够很好的结合文字语义信息，加强中文语义学习能力。
2025-08-31 20:48:53
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原创 基于python+Power BI可视化的淘宝用户行为分析报告
本项目是基于2020年BI数据分析大赛，通过一个淘宝用户数据集对用户购物的行为进行数据分析，深度挖掘出用户购物行为的参考依据、用户行为倾向以及用户流失分析。如下图所示，清洗前有1048575条数据，清洗重复数据后剩下996053条数据。
2025-06-10 19:50:30
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空空如也
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