IMDB数据集 IMDB数据集

电影资讯网站 使用 imdb api 获取电影详细信息

IMDb 到 JSON 搜索节目名称或电影。 它将从 IMDb 获取相关数据并将其转换为 JSON。 对于节目，您还将获得所有季节的信息。 您可以在其他程序中使用 JSON。 需要的模块：请求 BeautifulSoup python 3+

数据集包括313部排名靠前电影的豆瓣评分，豆瓣评分人数，短评数量，影评数量，IMDb评分，IMDB评分人数还有部分实际票房。Excel格式。

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电影刮板 描述 一个网页抓取工具，可以抓取与电影相关的网站，如烂番茄和 IMDb。 基本要求 Python 2.7.x 代码中使用的 Python 库（例如 Beautiful Soup 4）。 用法 python scrape.py电影名称 或者 python scrape.py电影标题,,,电影的IMDb URL 3 个逗号充当分隔符，分隔参数 - 标题和 IMDb URL。 例子： $ python scrape.py star wars 1999 ![星球大战示例] ( ) $ python scrape.py guardians of the galaxy,,,http://www.imdb.com/title/tt2015381 $ python scrape.py black swan $ python scrape.py walter mitty,,,htt

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

IMDB_TextAnalysis 通过IMDB数据集评论上的训练模型将输入文本分为正面还是负面。

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。

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