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 关于 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应用程序

数据集包括访问者在Trip Advisor上发布的3个迪士尼乐园分支机构（巴黎，加利福尼亚和香港）的42,000条评论。 DisneylandReviews.csv

亚马逊美食评论50万数据集(Amazon Fine Food Reviews) 之前做评论分类 好不容易找到的数据集 分享了。 需要更多资源请关注。 Github: https://github.com/huangyueranbbc

亚马逊上的Analytics（分析）评论 数据分析考试最终项目，。 由 ， ， 。 探索，情感分析，主题分析（LDA）和VueJS Web应用程序，公开受过训练的模型。 （网络演示部署） 勘探 网络演示 跑 设置一个Python虚拟环境并安装所需的软件包 cd scripts python3 -m venv . source bin/activate pip3 install -r requirements.txt python3 -m spacy download en （可选）安装ipynb内核以使用venv软件包 pip3 install --user ipykernel

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亚马逊美食评论 Amazon Fine Food Reviews数据集包含568,454条亚马逊用户截至2012年10月的食品评论。 该分析的目的是建立一个预测模型，在此模型中，我们将能够预测推荐是肯定的还是否定的。 在此分析中，我们将不关注分数，而仅关注建议的积极/消极情绪。 涉及程序 该项目是关于文本数据使用的情感分析 nltk库，其中包括PorterStemmer（）和word_tokenize（），可将非结构化文本数据更改为结构化文本 使用countvectorizer（将文本文档的集合转换为令牌计数矩阵），TfidfTransformer（以缩小在给定语料库中频繁出现的令牌的影响，因此，从经验上讲，其信息量少于一小部分的功能）来自sklearn库的训练语料库以进行特征提取 朴素的贝叶斯（MultinomialNB，BernoulliNB） 逻辑回归 使用roc曲线，confc

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使用NLTK进行情感分析 使用NLTK应用于不同数据集的情感分析算法 该存储库包含几个子项目，这些子项目是如何从不同的数据集中执行情感分析的示例。 每个文件夹包含一个不同的项目。 ##使用的工具和安装说明（Ubuntu）：### 1。 Python第一个示例已在Linux 64位体系结构下使用Python 2.7.9进行了测试。 但是，为了使用特定的“统计”包，需要使用Python3。 Python3已经随附了默认的Ubuntu安装，因此可以在终端上运行它： $ python3 Python 3.4.3 (default, Mar 26 2015, 22:03:40) [GCC 4.9.2] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> ### 2。 安装几个软件

数据跨越10年以上，包括截至2012年10月的568,454条评论。内容包括产品、用户信息、评分以及纯文本评论。