文件名称：MovieReviewsClassifier:电影评论的分类
文件大小：19.74MB
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更新时间：2024-05-18 23:29:59
Java
1.关于项目 该项目的目的是尝试使用不同的机器学习算法来预测电影评论的情绪。 该预测是在网站上的电影评论数据集上。 该项目使用四种不同类型的预测模型： 逻辑回归 支持向量机 朴素贝叶斯多项式 J48决策树 比较五个预测模型的结果，以找出哪种方法更适合此类预测。 除了这五个模型外，应用程序还使用词汇资源提供电影评论中的单词分析。 此外，用户可以选择将谓词结果与返回的结果进行比较，后者是Sentiment Analysis API，它可以分析文本以将情绪返回为正，负或中性。 它包含不同类型的正负词词典，并定义了描述如何组合这些词以形成正负短语的模式。 2.使用的机器学习算法，资源和服务 Logistic回归是最好的概率分类器之一，以多项任务的对数损失和最佳分类精度来衡量。 被分类的输入矢量的维数称为“特征”，并且不存在使它们相互关联的限制。 逻辑回归可以是二项式，有序或多项式的。 二项式或二