人工智能-项目实践-情感分析-基于朴素贝叶斯实现的豆瓣影评情感分析 语料来自与豆瓣Top250排行榜中的影评，基于Scrapy抓取，大约5w条影评，好评差评各占50%。 训练集与测试集4:1，结果准确率约为80%-79%之间。 因为电影评论中有很大一部分好评中会有负面情感的词语，例如在纪录片《海豚湾》 我觉得大部分看本片会有感的人，都不知道，中国的白暨豚已经灭绝8年了，也不会知道，长江里的江豚也仅剩1000左右了。与其感慨，咒骂日本人如何捕杀海豚，不如做些实际的事情，保护一下长江里的江豚吧，没几年，也将绝迹了。中国人做出来的事情，也不会比小日本好到哪儿去。 所以说如果将这种类似的好评去除，则可以提高准确率。

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主要介绍了Python爬虫实现的根据分类爬取豆瓣电影信息功能,结合完整实例形式分析了Python针对电影信息分类抓取的相关实现技巧,需要的朋友可以参考下

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vue2.x豆瓣电影展示项目

技术栈 vue2.0 vue-router vuex：vue全家桶

前言 最近练习Vue，看到官方文档中的嵌套路由，不做不知道，实在是太坑了，网上资料demo少之又少，然后自己就做了一个demo,用了vue2.0嵌套路由实现豆瓣电影分页功能，供大家学习学习，写得不好望见谅。 demo截图： Demo简单介绍 主路由：Top250(charts)，正在热映(hot)，即将上映(ing)，新片榜(newmovie) const router = new VueRouter({ routes: [ { path: '/', //设置默认路由为Top250 component: charts }, {

vue2.0实现web豆瓣电影