文件名称：Text_Mining
文件大小：39KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-07 05:38:10
JupyterNotebook
文字挖掘 情感分析是使用文本分析技术对文本数据中的情感（正面，负面和中性）进行解释和分类。 情感分析使企业可以通过在线对话和反馈来识别客户对产品，品牌或服务的情感。 Yelp就是这样的一家实际上根据其评论运作的公司，人们可以通过该应用程序/网站查看人们的评论，例如发表评论； 餐厅，服务或地点。 Yelp保留了一个结构良好的评论数据库，这是我们在此处用于执行情绪分析项目的数据库。 无需阅读完整（冗长！）的评论，我们可以使用NLP得出结论，如果评论是肯定的或否定的，则可以为针对这些公司的负面评论提供依据，并根据它们可以改进的目标客户的反馈意见。 关于该项目 我们检查了三个模型，以便检查最适合文本分析的模型。 我们研究的三个模型是：MultinomialNB，逻辑回归和决策树分类器。 准确度分别为45％，46％和87％。 这证明决策树是最适合此分析的模型。 入门 这些说明将为您提供必要的软件包，
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Text_Mining-master
----Text_Mining.ipynb(76KB)
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----README.md(2KB)
----data()
--------.yelpreviews_50K.json.icloud(172B)
----.gitignore(30B)