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lingpipe-3.6.0
- 一个自然语言处理的Java开源工具包。LingPipe目前已有很丰富的功能，包括主题分类（Top Classification）、命名实体识别（Named Entity Recognition）、词性标注（Part-of Speech Tagging）、句题检测（Sentence Detection）、查询拼写检查（Query Spell Checking）、兴趣短语检测（Interseting Phrase Detection）、聚类（Clustering）、字符语言建模（Character
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- 文本情感倾向分析若干问题研究,文本情感倾向分析若干问题研究
sentiment
- 基于svm（支持向量机）的机器学习情感分析方法，里面有直接可以用的源码-sentiment analysis
sentimentanalysis
- 对文本进行情感分析，例如影评有正面、负面之分，利用此程序可对文本进行情感分析-On text sentiment analysis, for example, has both positive and negative reviews, using this program for text sentiment analysis
JnaTest_V1
- 基于中科院NLPIR分词系统做的分词以及新词发现系统，第二十届全国信息检索学术会议（CCIR2014）题目2.3，微博新词发现与情感分析的源码，可处理大语料的微博出局-Based on NLPIR Chinese Academy of Sciences, to solve the problem CCIR2014,Blog content s new words discover and sentiment classify.
hanlp-1.2.2-sources-
- hanlp源码，包括各种分词算法的实现，比如隐马尔科夫模型，条件随机场模型，N最短模型等，还有语义分析，情感分析等-hanlp source, including a variety of sub achieve segmentation algorithm, such as hidden Markov model, conditional random, N shortest models, as well as semantic analysis, sentiment analysis, e
dataset_602123
- 酒店情感分析语料库，包含neg和pos的分类-Hotels Corpus sentiment analysis, including classification neg and pos
dataset_617613
- 中文情感倾向性分析，正确率大概70 左右。-Emotional tendency analysis，Probably about 70 percent accuracy rate
Twitter-Sentiment-Analysis-master
- 情感分析，使用微博数据，需要使用JSP,需要用tomcat，需要有一定编码基础-sentiment analyse
Java-master-(1)
- Java项目集合，里面包括好几个系统，主要有：百度知道医学知识的抓取并存储，Struts2上传文件，胰岛素泵仿真程序，新版本抓取豆瓣图书,(可手工预先添加一批代理)，提交文本情感分析代码等-Java project collection, which includes several systems, including: Baidu know Crawl medical knowledge and memory, Struts2 upload files, insulin pump simul
Models_v1_v2
- 对中文文本进行分词，词性标注。训练模型，根据模型训练学习分词。(participle Part of speech tagging)
shixionggai6
- 情感分析的源码，需要libsvm包，导入项目然后写个主类调用就可以(Emotion analysis of the source code, you need libsvm package)