红海行动电影评论数据集

28 部电影-超 70 万 用户-超 200 万条 评分评论 想看数据建议用notepad++打开 用于分析类型 推荐系统 情感/观点/评论 倾向性分析 豆瓣电影

摘要视图订阅标签： TensorFlow深度学习机学习分类：[置顶] 20行代码实现电影评论情感分析201803月09日 09:33:172339人阅读评论(4

IMDB Large Movie Review Dataset 适用于情感二元分类的数据集，旨在作为情绪分类的基准，该数据集中有 50,000 条两极分化明显的电影评论拥有训练和测试，还有 50,000 条未经标记的数据可供使用。 该数据集由斯坦福大学于 2011 年发布，相关论文有《Learning Word Vectors for Sentiment Analysis》。

AclImdb – v1 Dataset 是用于二进制情绪分类的大型电影评论数据集，其涵盖比基准数据集更多的数据，其中有 25,000 条电影评论用于训练，25,000 条用于测试，还有其他未经标记的数据可供使用，该数据集包含原始文本和已处理的单词格式包。 AclImdb – v1 数据集由斯坦福 AI 实验室于 2011 年发布，发布渠道为 计算语言学 协会第 49 届年会论文集：人类语言技术，主要发布人有 Andrew L. Maas、Raymond E. Daly、Peter T. Pham、Dan Huang、Andrew Y. Ng 和 Christopher Potts，相关论文有《Learning Word Vectors for Sentiment Analysis》。

电影评论内容IMDB数据集 keras

情感分析 它是一种文本分类，可在IMDB大电影评论数据集上训练递归神经网络（RNN）以进行情感分析。

1、内容概要：资源主要包括：英文文本分类电影评论情感判别源码及数据集等文件。 标注的训练集：labeledTrainData.tsv；测试集：testData.tsv；没有标签的额外训练集：unlabeledTrainData.tsv；停用词过滤表：stopwords.txt；源代码：movie_reviews_analysis.py 2、本资源适用于初学者学习文本分类使用，主要包括数据预处理、机器学习、文件的读取和写入等。

这是一份豆瓣电影评论分析，包含用户评论、不同国随着时间增长，电影流行趋势变化 为由用户电影评论构建tf-idf模型抽取的关键短语。由电影风格标签抽取的关联规则。通过kmeans算法聚类电影，样本通过one-hot编码为特征，然后再使用kmeans算法聚类

电影评论分类 使用python中的情感分析库将IMDb电影评论分为正面或负面 情绪分析 情感分析是指使用自然语言处理（NLP），文本分析和计算来系统地提取，识别信息并将其分类为特定类别。 该项目使用python sklearn库中的高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类器是python scikit学习库下的一组监督ML算法。 他们使用特征矩阵（所有因变量的向量）来预测类变量（特征矩阵中每一行的输出）。 这些算法的前提是所有特征彼此独立并且具有同等重要性。 在高斯朴素贝叶斯分类器中，特征的分布遵循高斯/正态分布并形成钟形图。 在多项式朴素贝叶斯分类器中，特征向量表示通过多项式分布生成某些事件的频率。 该分类器非常适合文本分类中的字数统计 项目简介 该项目从tsv文件读取评论。 使用正则表达式对请求进行清理后，将MNB分类算法应用于数据集。部署的Web应用