情感分类:使用Yelp评论进行情感分类

时间:2024-02-29 06:30:17
【文件属性】:

文件名称:情感分类:使用Yelp评论进行情感分类

文件大小:1.51MB

文件格式:ZIP

更新时间:2024-02-29 06:30:17

visualization nlp yelp pca tf-idf

情感分类 情感分类是情感分类的项目。(以Yelp审查为输入) 资料资源 什么是新的 3.1 探索其他数字特征(而不是仅文本) 利用“有用”信息(由yelp提供的属性)进行weighted samples实验 使用“均值”处理缺失值 2.4 伯特转移学习 建立和调整bert模型。 可视化数据分配 2.3 改变表达句子向量的方式 建立和调整LSTM模型。 2.2 建立和调整LinearSVC模型。 建立和调整BernoulliNB模型。 建立和调整MLPClassifier模型。 建立和调整LogisticRegression模型。 建立和调整DecisionTree模型。 2.1 使用W2F创建情感分类 训练word representation模型 使用TSNE和PCA探索单词表示 1.1 使用tf-idf创建情感分类 建立和调整LinearSVC模型。 建立和调


【文件预览】:
Sentiment-Classification-main
----Imgs()
--------pca_with_standard_norm.png(38KB)
--------loss foss.png(12KB)
--------word observation_tf-idf.png(264KB)
--------acc_foss.png(13KB)
--------GS.png(91KB)
--------auc_foss.png(11KB)
--------distribution_word_freq.png(120KB)
--------sentence length.png(161KB)
--------WC.png(336KB)
--------sentence length per star ranking.png(70KB)
--------PCA_w2v.png(515KB)
----sentiment_analysis_df_idf.py(12KB)
----Models()
--------w2v.model(0B)
----sentiment_analysis_w2v.py(14KB)
----DataPreprocess()
--------anlysis.py(801B)
--------load.py(560B)
----sentiment_bert.py(13KB)
----LICENSE(34KB)
----README.md(15KB)

网友评论