sentiment-analysis

Weiyu : Assistant d'analyse d'opinion publique multi-agents accessible à tous, conçu pour briser les bulles d'information, restituer la réalité de l'opinion, prédire les tendances et faciliter la prise de décision. Développé de zéro sans dépendance à aucun framework.

FinGPT : Modèles de langage financiers open source. Révolutionnez le secteur. Nous publions le modèle entraîné sur HuggingFace.

Bibliothèque LLM et SLM puissante et facile à utiliser avec un impressionnant catalogue de modèles.

Module de web mining pour Python, incluant des outils de scraping, de traitement du langage naturel, d'apprentissage automatique, d'analyse de réseau et de visualisation.

Une bibliothèque NLP pour créer des bots, incluant l'extraction d'entités, l'analyse de sentiment, l'identification automatique de langue, et plus encore.

Tutoriels pour débuter avec PyTorch et TorchText pour l'analyse de sentiment.

État de l'art du traitement du langage naturel

Pipelines NLP natifs en Rust prêts à l'emploi et modèles basés sur des transformers (BERT, DistilBERT, GPT2,...)

Outils de fouille et de prétraitement de texte (nettoyage de texte, découverte de nouveaux mots, analyse de sentiment, reconnaissance et liaison d'entités, extraction de mots-clés, extraction de connaissances, analyse syntaxique, etc.), utilisant des méthodes non supervisées ou faiblement supervisées.

Tutoriels Jupyter Notebook sur la résolution de problèmes réels avec le Machine Learning et le Deep Learning en utilisant PyTorch. Sujets : détection de visages avec Detectron 2, détection d'anomalies de séries temporelles avec des auto-encodeurs LSTM, détection d'objets avec YOLO v5, création de votre premier réseau de neurones, prévision de séries temporelles pour les cas quotidiens de coronavirus, analyse de sentiment avec BERT

Système d'analyse de sentiment open source de Baidu.

Modèle de deep learning de pointe pour l'analyse des sentiments, des émotions, du sarcasme, etc.

Ce dépôt contient l'implémentation de différentes architectures pour la reconnaissance des émotions dans les conversations.

FinnewsHunter : plateforme d'intelligence financière multi-agents propulsée par AgenticX. Analyse de nouvelles en temps réel, fusion de sentiments et extraction de facteurs alpha.

Obsei est un outil d'automatisation low-code alimenté par l'IA, utilisable pour divers flux métier comme l'écoute sociale, les alertes basées sur l'IA, l'analyse d'image de marque, les études comparatives, et plus encore.

Traitement du langage naturel convivial pour les développeurs.

Une liste de jeux de données Twitter et de ressources associées.

MELD : Un jeu de données multimodal multi-interlocuteurs pour la reconnaissance des émotions dans les conversations

Tutoriels liés à l'IA. Accédez-y gratuitement → https://towardsai.net/editorial

Une ligne pour des milliers de modèles NLP de pointe dans des centaines de langues. Le moyen le plus rapide et le plus précis pour résoudre les problèmes textuels.

Application Web de prédiction boursière basée sur l'apprentissage automatique et l'analyse de sentiment des tweets. Le front-end est basé sur Flask et Wordpress. L'application prévoit les cours des sept prochains jours pour toute action NASDAQ ou NSE saisie par l'utilisateur, en utilisant trois algorithmes : ARIMA, LSTM et régression linéaire.

Ce dépôt présente PIXIU, une ressource open-source proposant les premiers grands modèles de langage (LLM) financiers, des données d'ajustement d'instructions et des benchmarks d'évaluation pour évaluer globalement les LLM financiers. Notre objectif est de faire progresser continuellement le développement open-source de l'intelligence artificielle (IA) financière.

Utiliser le NLP pour prédire les mouvements du cours des actions associés aux actualités

Un kit multilingue Python pour l'analyse de sentiment et les tâches de NLP social

Inférence rapide de transformer pour Ruby

Un système de recommandation basé sur le contenu qui suggère des films similaires à ceux aimés par l'utilisateur et analyse le sentiment des avis fournis par ce dernier.

BERTweet : un modèle de langage pré-entraîné pour les tweets en anglais (EMNLP-2020)

Articles AAAI 2024 : explorez une collection complète de documents de recherche innovants présentés lors de l'une des principales conférences sur l'intelligence artificielle. Intégrez facilement les implémentations de code pour une meilleure compréhension. ⭐ Découvrez le summum du progrès en intelligence artificielle avec ce dépôt !

💭 Analyse de sentiment basée sur les aspects : Transformer & ML explicable (TensorFlow)

Une suite d'outils de traitement automatique du langage naturel en arabe développée par le CAMeL Lab de l'Université de New York à Abu Dhabi.