情绪分析

时间:2024-03-07 05:25:24
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文件名称:情绪分析

文件大小:56.38MB

文件格式:ZIP

更新时间:2024-03-07 05:25:24

JupyterNotebook

情绪化 客观的 该项目的目的是建立一个文本分类模型,该模型根据客户在IMDB数据库中的评论来分析客户的情绪。 该模型使用复杂的深度学习模型来构建嵌入层,然后使用分类算法来分析客户的情绪。 数据集 来自IMDB的50,000条电影评论的数据集,以情感(正/负)标记。 评论已经过预处理,并且每个评论都被编码为单词索引(整数)序列。 为方便起见,这些单词按其在数据集中的频率进行索引,这意味着具有索引1的for单词是最常见的单词。 使用每个评论的前20个单词来加快训练速度,最大词汇量为10,000。 按照惯例,“ 0”不代表特定单词,而是用于编码任何未知单词。


【文件预览】:
Sentiment_Analysis-master
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----NLP_1()
--------.ipynb_checkpoints()
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-------- Sequential Models in NLP - Sentiment Classification.pdf(36KB)
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--------Sequential Models in NLP - Sentiment Classification.ipynb(1.67MB)
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--------weights-improvement-02-2.16.hdf5(11.87MB)
--------Sentiment_NLP.png(58KB)

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