sentiment-Analysis:情感分析项目(机器学习)。

时间:2024-04-23 09:46:18
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文件名称:sentiment-Analysis:情感分析项目(机器学习)。

文件大小:17.86MB

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更新时间:2024-04-23 09:46:18

JupyterNotebook

情感分析目标:情感分析是一种机器学习工具,可以分析文本的极性(正,中性,负面)。通过训练带有文本情感示例的机器学习工具,机器可以自动学习如何在没有人工输入的情况下检测情感。 项目结构:步骤a-导入库和数据。 (存储库包含该项目中使用的数据集)步骤b-文本规范化步骤c-归类化步骤d-数据预处理步骤e-模型构建。 我使用机器学习算法来构建和训练模型:线性回归,决策树分类器,随机森林分类器,K邻居分类器和支持向量机(SVM) 一些项目的图像:


【文件预览】:
sentiment-Analysis-master
----.ipynb_checkpoints()
--------Untitled-checkpoint.ipynb(15.08MB)
--------noteBook-checkpoint.ipynb(15.08MB)
----images()
--------imagetrois.PNG(25KB)
--------kNNalgorithm.PNG(10KB)
--------imagedeux.PNG(27KB)
--------logRegression.PNG(22KB)
--------imageun.PNG(309KB)
--------SVM.PNG(11KB)
--------randomforest.PNG(10KB)
--------treeclassifier.PNG(12KB)
----nlp_utils.py(5KB)
----noteBook.ipynb(15.08MB)
----TextAnalytics.txt(1.26MB)
----README.md(977B)
----contractions.py(3KB)
----__pycache__()
--------nlp_utils.cpython-38.pyc(4KB)
--------contractions.cpython-38.pyc(3KB)

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