IMDB数据集，包括 5035部电影的IMDB评分，评分人数，主要导演，主要演员，评论人数，预算及票房，电影类型及出品年份国家。

情感分类 情感分类 情感分类是分析一段文本并预测某人是否不喜欢他们在说的事情的任务。 输入：一段文字 输出：情绪 数据集 我正在使用进行模型训练，它包含两列 前处理 代币化 令牌化是将文本，短语，句子，文档分成较小的“块”或“令牌”的过程 例如： “嘿，好久不见了” 令牌： “嘿”，“有”，“长”，“时间”，“否”，“看到” 通过定位单词边界来创建较小的单位或令牌，单词边界是单词的终点和下一个单词的开头。 排序和填充 排序用于将我们的文本用作神经网络中的输入层 “嘿，那里”，“嘿，那里儿” [['1 2']，['1'，'2'，'3']] 进行填充以使向量输入具有相同的大小 [[1,2] [1,2,3] 语料库将具有不同大小的句子，如上面的示例所示。 进行填充以使其大小相同 [[0 1 2] [1 2 3] 模型 该模型架构是使用tf.keras.utils.plot

IMDB数据集有5万条来自网络电影数据库的评论；其中2万5千条用来训练，2万5千条用来测试，每个部分正负评论各占50%.

IMDB电影数据集含有50000个电影评论，分为正反两类。train包中包含25000个正反类评论用于训练，test中包含25000个评论用于测试。

数据 allmdb 其中包括训练数据和测试数据以及redme ~~~