sentiment-analysis

微舆：人人可用的多 Agent 舆情分析助手，打破信息茧房，還原舆情原貌，預測未來走向，輔助決策！從零實作，不依賴任何框架

FinGPT：開源金融大型語言模型！ 革新 🔥 我們在 HuggingFace 上發布了訓練好的模型。

易於使用且功能強大的 LLM 與 SLM 函式庫，擁有精彩的模型倉庫

Python 的網路挖掘模組，提供爬蟲、自然語言處理、機器學習、網路分析與視覺化工具

用於構建機器人之自然語言處理函式庫，具備實體抽取、情感分析、自動語言辨識等功能

使用 PyTorch 與 TorchText 進行情感分析的入門教學

前沿自然語言處理

Rust 原生即用 NLP 管道與基於 transformer 的模型（BERT、DistilBERT、GPT2 等）。

文字探勘與前處理工具（文字清洗、新詞發現、情感分析、實體識別連結、關鍵字抽取、知識抽取、句法分析等），採用無監督或弱監督方法

使用 PyTorch 透過機器學習與深度學習解決實際問題的 Jupyter Notebook 教學。主題包含：使用 Detectron 2 進行人臉偵測、使用 LSTM Autoencoders 進行時間序列異常偵測、使用 YOLO v5 進行物件偵測、建立你的第一個類神經網路、針對冠狀病毒每日確診數的時間序列預測、使用 BERT 進行情感分析

百度的開源情感分析系統。

用於分析情感、情緒、諷刺等的先進深度學習模型。

此儲存庫包含對話情緒辨識的不同架構實作

FinnewsHunter：由 AgenticX 驅動的多代理金融智慧平台。提供即時新聞分析、情緒融合與阿爾法因子挖掘。

Obsei 是一個低程式碼的 AI 驅動自動化工具。可用於社群聆聽、基於 AI 的警報、品牌形象分析、比較研究等各種業務流程。

對開發者友善的自然語言處理 ✨

Twitter 資料集及相關資源列表。

MELD：用於對話情緒辨識的多模態多方資料集

AI 相關教學。免費存取其中任何一個 → https://towardsai.net/editorial

只要 1 行程式碼即可使用數百種語言中數千個最先進的 NLP 模型。解決文字問題最快且最準確的方法。

基於機器學習與推特情感分析的股市預測網頁應用程式（程式碼內含 API 金鑰）。前端採用 Flask 與 WordPress。此應用程式可根據使用者輸入的 NASDAQ 或 NSE 股票代號，預測未來七天的股價。預測採用三種演算法：ARIMA、LSTM、線性迴歸。網頁應用程式結合了

本儲存庫介紹 PIXIU，這是一個開源資源，包含首批金融大型語言模型（LLMs）、指令微調資料與評估基準，以全面評估金融 LLMs。我們的目標是持續推進金融人工智慧（AI）的開源發展。

使用 NLP 預測與新聞相關的股票價格走勢

用於情感分析與社群 NLP 任務的 Python 多語言工具包

適用於 Ruby 的快速 transformer 推論

一個基於內容的推薦系統，能推薦與使用者喜愛電影相似的電影，並分析使用者評論的情感

BERTweet：針對英文推文的預訓練語言模型 (EMNLP-2020)

AAAI 2024 論文集：探索頂尖人工智慧會議發表的創新研究論文。整合程式碼實作以利理解。⭐ 透過此儲存庫體驗人工智慧的前沿進展！

💭 基於層面的情感分析：Transformer 與可解釋機器學習 (TensorFlow)

由紐約大學阿布達比分校 CAMeL Lab 開發的一套阿拉伯語自然語言處理工具。