文件名称：sentiment_analysis：使用Python和NLP将Yelp，IMDB和Amazon产品评论分为正面还是负面
文件大小：174KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-07 12:26:23
JupyterNotebook
情感分析（Python3） 目录 项目描述 挑战包括将Yelp，IMDB和Amazon的产品评论归为正面还是负面； 给定评论评论的文本作为输入。 本练习的重点是机器学习中称为自然语言处理的一个领域。 目的是根据文字预测情绪-陈述背后的情感意图。 例如，句子：“这部电影太可怕了！” 拥有负面情绪，而“喜欢这部电影杰作”则具有正面情绪。 为了简化任务，我们将情感视为二进制：标签1表示句子具有正面情绪，标签0表示句子具有负面情绪。 数据集 数据集分为三个文件，代表三个不同的来源-Amazon，Yelp和IMDB。 任务是使用Yelp和IMDB数据作为训练集构建情感分析模型，并在Amazon数据上测试模型的性能。 每个文件都可以在输入目录中找到，并且包含1000行数据。 每行包含一个句子，一个制表符和一个标签-0或1。 技术领域 请参阅requirements.txt文件以获取完整的Pyth
【文件预览】：
sentiment_analysis-master
----input()
--------yelp_labelled.txt(60KB)
--------imdb_labelled.txt(83KB)
--------amazon_cells_labelled.txt(57KB)
----images()
--------precision.png(36KB)
--------recall.png(35KB)
----requirements.txt(2KB)
----.gitignore(147B)
----sentiment_notebook.ipynb(55KB)
----README.md(3KB)