使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

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情感分析（Python3） 目录 项目描述 挑战包括将Yelp，IMDB和Amazon的产品评论归为正面还是负面； 给定评论评论的文本作为输入。 本练习的重点是机器学习中称为自然语言处理的一个领域。 目的是根据文字预测情绪-陈述背后的情感意图。 例如，句子：“这部电影太可怕了！” 拥有负面情绪，而“喜欢这部电影杰作”则具有正面情绪。 为了简化任务，我们将情感视为二进制：标签1表示句子具有正面情绪，标签0表示句子具有负面情绪。 数据集 数据集分为三个文件，代表三个不同的来源-Amazon，Yelp和IMDB。 任务是使用Yelp和IMDB数据作为训练集构建情感分析模型，并在Amazon数据上测试模型的性能。 每个文件都可以在输入目录中找到，并且包含1000行数据。 每行包含一个句子，一个制表符和一个标签-0或1。 技术领域 请参阅requirements.txt文件以获取完整的Pyth

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评论系统 :desktop_computer: 用户可以在其中注册，登录和发表评论的Web应用程序。 另外，还有一个adm主字段，可以删除任何注释并检查报告。 可以在以下位置访问该应用程序： : 使用制造 :wrench: HTML CSS PHP MySQL

基于50万亚马逊美食评论数据集的评论分类系统 Review classification system based on 500 thousand Amazon gourmet review data 数据集下载地址Data set download address: 1.http://download.csdn.net/download/huangyueranbbc/9935028 2.https://www.kaggle.com/snap/amazon-fine-food-reviews 需要更多资源请关注。 Github: https://github.com/huangyueranbbc

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