资源包含文件:设计报告word+项目源码及数据 本文使用Keras框架搭建对于中文商品评论的情感分析模型。训练 2 个 epoch 后在测试集上的准确率为 90.42%。 preprocess.py 数据预处理 models.py 模型定义 train.py 训练模型 predict.py 模型推理 对于文本的预处理包括标识化处理、移除停用词和标点符号、移除英文和数字、序列对齐等。 详细介绍参考:https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125665844
2022-09-07 00:09:36 7.44MB Python LSTM 中文评论 情感分析
AI Challenger 2018 细粒度用户评论情感分析数据集 训练集: sentiment_analysis_trainingset.csv 为训练集数据文件,共105000条评论数据 sentiment_analysis_trainingset_annotations.docx 为数据标注说明文件 protocol.txt 为数据集下载协议 验证集: sentiment_analysis_validationset.csv 为验证集数据文件,共15000条评论数据 sentiment_analysis_validationset_annotations.docx 为数据标注说明文件 protocol.txt 为数据集下载协议 测试集: sentiment_analysis_testa.csv 为测试集A数据文件,共15000条评论数据 protocol.txt 为数据集下载协议
2022-05-05 12:05:52 68.35MB AIChallenger20
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2022-05-04 16:05:54 66.66MB 机器学习
基于机器学习的商品评论情感分析——毕业设计项目.zip 大学生课程设计 基于机器学习的课程设计 自己大二写的课程设计
2022-04-22 18:05:09 66.66MB 机器学习 人工智能
1、内容概要:资源主要包括:中文商品评论情感判别源代码和数据集。中文情感分析 商品(书籍、酒店、计算机、牛奶、手机、热水器)评论数据包括pos积极评论数据和neg消极评论数据。源代码svm_w2v_model.py 是基于Word2vec生成词向量,求平均获得句向量,构建SVM模型完成文本评论情感预测。 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。
2022-04-09 12:06:25 1.94MB 文本分类 机器学习
sentiment-analysis-platform 基于LSTM的电商评论情感分析平台 技术要点: Java前端:Bootstrap4、jQuery Java后台:SpringBoot Python服务: Python3、Flask 数据库:MySQL、MongoDB 模型框架:Keras+TensorFlow 爬虫:selenium
2022-03-01 16:25:28 40.83MB JavaScript
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使用python爬取电商平台的商品评论,对评论进行情感分析、主题分析,使用机器学习生成算法模型,搭建flask框架进行可视化展示,使用前请查看说明文档
2022-02-13 09:33:37 22KB python 电商评论 flask 情感分析
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提供mysql文件 860多M 数据内容包括 1.歌曲/歌单名称 2.评论点赞数 3.评论内容 4.评论时间 5.评论用户
2022-02-05 09:14:44 856.54MB mysql 歌单评论 情感分析 数据挖掘
共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向.数据集分为训练、验证、测试A与测试B四部分。数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次,层次一为粗粒度的评价对象,例如评论文本中涉及的服务、位置等要素;层次二为细粒度的情感对象,例如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”等细粒度要素。每个细粒度要素的情感倾向有四种状态:正向、中性、负向、未提及
2021-11-10 16:07:48 50.39MB 细粒度感情分
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介绍 电影情感分类实验 安装 要训​​练您的 word2vec 算法,请执行 (machinelearning)JOSEPH-MISITI:kaggle-movie-reviews josephmisiti$ python train_word2vec.py Starting training using file data/text8 Vocab size: 71291 Words in train file: 16718843 有关使用 word2vec 的更多示例,请转到此处并查看此 iPython 笔记本: 构建你的功能 以下命令构建每个电影评论的段落/句子向量(无论如何都要淡化)。 python process_features.py > data/word2vec_pos_neg.csv 笔记本 我的 Kaggle 电影情绪代码
2021-10-22 13:31:36 1.29MB Python
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