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

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得益于互联网技术的快速发展，情感分析/分类技术近来也受到了大量的关注。情感分析已经成长为自然语言处理（NLP）中最活跃的研究领域之一，而情感分类是众多情感分析任务中必不可少的一环。本文使用文本分类中经典的TextCNN模型，对给定的中文电影评论进行情感分类。通过设计合理的网络结构，并使用pytorch进行实现，取得较为不错的效果。 关键词：情感分类 TextCNN pytorch

使用神经网络分析电影评论1的源码

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