背景 情感分析有很多的应用场景,比如做一个电商网站,卖家需要时刻关心用户对于商品的评论是否是正面的。再比如做一个电影的宣传和策划,电影在键盘侠们中的口碑也至关重要。互联网上关于任何一个事件或物品都有可能产生成千上万的文本评论,如何定义每一个文本的情绪是正面或是负面的,是一个很有挑战的事情。挑战 ...
一 简介 情感分析,有时也称为观点挖掘,是NLP领域一个非常重要的一个分支,它主要分析评论 文章 报道等的情感倾向,掌握或了解人们这些情感倾向非常重要。这些倾向对我们处理后续很多事情都有指定或借鉴作用 在NLP中,首先需要把文本或单词等转换为数值格式,为后续机器学习或深度学习使用,把文本或单词转换为数值,有几种模型,如词袋模型 bag of words或简称为BOW word vec等 下面实例讲 ...
2019-03-26 09:27 0 1145 推荐指数:
背景 情感分析有很多的应用场景,比如做一个电商网站,卖家需要时刻关心用户对于商品的评论是否是正面的。再比如做一个电影的宣传和策划,电影在键盘侠们中的口碑也至关重要。互联网上关于任何一个事件或物品都有可能产生成千上万的文本评论,如何定义每一个文本的情绪是正面或是负面的,是一个很有挑战的事情。挑战 ...
电影文本情感分类 Github地址 Kaggle地址 这个任务主要是对电影评论文本进行情感分类,主要分为正面评论和负面评论,所以是一个二分类问题,二分类模型我们可以选取一些常见的模型比如贝叶斯、逻辑回归等,这里挑战之一是文本内容的向量化,因此,我们首先尝试基于TF-IDF的向量化方法,然后尝试 ...
1、基于词袋模型的逻辑回归情感分类 2、基于word2vec词向量模型的逻辑回归情感分类 ...
IMDB数据集下载速度慢,可以在我的repo库中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行。)中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行。 电影评论分类:二分类 二分类可能是机器学习最常解决的问题。我们将基于评论的内容将电影评论 ...
爬取目标网页,网址:https://movie.douban.com/subject/26683723/comments?status=P 在检查窗口移动鼠标,放在不同的代码段上,网页上就会有不同的区域被选中,经过不断查找,存放影评的文字都存放在<p class=""> < ...
一、情感分析 情感极性分析,即情感分类,对带有主观情感色彩的文本进行分析、归纳。情感极性分析主要有两种分类方法:基于情感知识的方法和基于机器学习的方法 基于情感知识的方法通过一些已有的情感词典计算文本的情感极性(正向或负向),其方法是统计文本中出现的正、负向情感词数目或情感词的情感值来判断 ...
昨天配置了tensorflow的gpu版本,今天开始简单的使用一下 主要是看了一下tensorflow的tutorial 里面的 IMDB 电影评论二分类这个教程 教程里面主要包括了一下几个内容:下载IMDB数据集,显示数据(将数组转换回评论文本),准备数据,建立模型(隐层设置,优化器和损失 ...
本教程在IMDB大型影评数据集 上训练一个循环神经网络进行情感分类。 导入matplotlib并创建一个辅助函数来绘制图形 1. 设置输入管道 IMDB大型电影影评数据集是一个二元分类数据集,所有评论都有正面或负面的情绪标签。 使用TFDS下载数据集,数据集附带 ...