文件名称：Twitter-Sentiment-Analysis-Using-LSTM:160万条推文的情感分析
文件大小：566KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-02 05:21:45
JupyterNotebook
Twitter情绪分析使用LSTM 在此笔记本中，我实现了具有嵌入功能的Stacked LSTM，以分析160万条推文，分为三类：1.正面2.负面3.中立，制作了模型来预测新推文的类别，准确度为78％。 表现 精确 记起 F1分数 支持 0 0.78 0.75 0.76 79800 1个 0.76 0.79 0.77 80200 准确性 0.77 160000 宏平均 0.77 0.77 0.77 160000 加权平均 0.77 0.77 0.77 160000 模型 数据集 斯坦福大学的GloVe 100d单词嵌入： ://www.kaggle.com/danielwillgeorge/glove6b100dtxt/tasks 具有160万条推文的Sentiment140数据集： : 纸 ：
【文件预览】：
Twitter-Sentiment-Analysis-Using-LSTM-master
----model.png(40KB)
----Twitter Sentiment Analysis.ipynb(739KB)
----README.md(1KB)
----Twitter Sentiment Analysis.py(11KB)