【文件属性】：
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：2021-03-13 11:35:05
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)