文件名称：Sentiment-Analysis:情绪分析
文件大小：264KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 07:54:03
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情绪分析 情绪分析：从文本语料库确定对任何主题或产品等的情绪是正面的，负面的还是中立的。 目的 该分析的主要目的是构建一个模型，该模型可以预测用户给出的评论是肯定的还是否定的。 为此，我们将处理“餐厅评论”数据集，并将其加载到预测算法高斯朴素贝叶斯算法中。 数据集 数据集：Restaurant_Reviews.tsv是来自Kaggle数据集的数据集，由一个餐厅的1000条评论组成。 要建立模型来预测评论是正面还是负面，请执行以下步骤。 ->导入数据集：使用pandas库导入“餐厅评论”数据集。 ->预处理数据集：每个评论都要经过一个预处理步骤，在该步骤中，所有模糊的信息都将被删除。 ->矢量化：从清理的数据集中提取潜在特征并将其转换为数字格式。 矢量化技术用于将文本数据转换为数字格式。 使用矢量化，可以创建一个矩阵，其中每一列代表一个特征，每一行代表一个单独的评论。 ->训练和分类
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