文件名称：ir-category-prediction:预测业务类别（Yelp 数据集）
文件大小：9.49MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-26 02:13:04
Python
类别预测 信息检索最终项目（IUB 2014） 问题 任务 1 - 我们如何从给定的评论文本中预测餐厅的类别？ 任务 2-如何根据评论的文本预测用户评论的评分？ 数据集 Yelp 数据集挑战 方法任务 1 从信息检索中的语言模型改编而来，其中每个文档都由主题分布表示。 我们使用潜在狄利克雷分配 (LDA)，一种主题建模，从每个类别的评论文本中找到主题分布。 假设类别文档是主题的混合，文档的主题分布可以表示业务类别而不是词袋模型。 余弦相似度和海灵格距离用于计算文档之间的相似度。 方法任务 2 使用机器学习方法根据评论文本预测用户评分。 基于一个特定用户为所有评论制定了特征。 特征由评论中的情感组成，使用斯坦福 NLP 情感分析工具进行分析和推导。 使用 J48 算法训练训练数据，然后使用测试数据评估该方法。 使用RMSE、精确度、召回率和准确度等指标进行评估。
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ir-category-prediction-master
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