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2022-04-08 16:20:43
57B
AI
1
Movie-review-classification:使用python中的情感分析库将
IMDb
电影评论分为正面或负面-源码
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
2022-03-03 20:35:25
7KB
Python
1
IMDB
dataset (Sentiment analysis) in CSV format CSV格式的
IMDB
数据集(情感分析)-数据集
CSV格式的
IMDB
数据集(情感分析)
IMDB
电影评论数据集转换为CSV文件 Test.csv Train.csv Valid.csv
2022-03-02 16:41:58
25.3MB
数据集
1
lmdb-0.94-cp36-cp36m-win_amd64.whl
如题。。。。。。。lmdb-0.94-cp36-cp36m-win_amd64.whl
2022-02-24 10:35:06
90KB
imdb
python3.6
1
imdb
-wiki中的wiki人脸部分,共3GB
imdb
-wiki数据集的wiki人脸部分,总共约3G,因为文件过大使用百度云链接,假如链接失效可以发邮件至947142043@qq.com
2022-02-10 09:49:22
64B
数据集
人脸识别
深度学习
1
著名的影评数据集
imdb
.zip
著名的影评数据集
imdb
.zip里面包含原生数据集raw,train和text数据集分别含有pos和neg样例集
2022-02-07 19:25:35
109.03MB
著名的影评数据集imdb
1
LSTM官方例程的电影评论数据集
imdb
.pkl
LSTM官方例程的电影评论数据集
imdb
.pkl
2022-01-19 22:20:11
31.67MB
LSTM
数据集
imdb.pkl
1
IMDB
影评文本-神经网络文本分类数据集
acl
IMDB
_v1:大型电影评论数据集(来自斯坦福大学),其中包含50,000个电影评论(50%为负,50%为正)。该集合被划分为训练和验证数据集(每个数据集有25000个电影评论,具有相同数量的正面和负面评论),还包括了5000条未标注的影评。其中有已处理好的单词包 rt-polaritydata:也是IDMB整理的数据集,较上一个数据集小,且已经大致地处理过了,标点符号分隔开,全部小写化。包含10,662个电影评论(半正,半负)。此文件中的每一行都是一则短短的电影评论。
2022-01-08 18:01:31
80.71MB
IMDB影评
神经网络
文本分类
情感计算
1
IMDB
_Sentiment_Analysis:鉴于大量的在线评论数据(Amazon,
IMDB
等),情绪分析变得越来越重要。 在这个项目中,建立了一个情感分类器,用于评估一段文字的极性是正还是负。 情感分析是在Keras随附的
IMDB
数据集上完成的。 它由25,000个训练样本(其中20%是验证样本)和25,000个测试样本组成。 数据集中的所有单词均已预先标记。 使用自训练的单词嵌入(Keras嵌入层)。 我训练了不同的模型,其中一个模型包含一个LSTM层。 它在10个时元上的准确度为84%。 第二个示
IMDB
_Sentiment_Analysis 鉴于大量的在线评论数据(Amazon,
IMDB
等),情绪分析变得越来越重要。 在这个项目中,建立了一个情感分类器,用于评估一段文字的极性是正还是负。 情感分析是在Keras随附的
IMDB
数据集上完成的。 它由25,000个训练样本(其中20%是验证样本)和25,000个测试样本组成。 数据集中的所有单词均已预先标记。 使用自训练的单词嵌入(Keras嵌入层)。 我训练了不同的模型,其中一个模型包含一个LSTM层。 它在10个时元上的准确度为84%。 第二个示例由两组Conv1D和MaxPooling1D图层组成,后面是标准GRU图层。 观察到85%的准确性。 我已经将CuDNN层用于LSTM和GRU,因为它们在GPU上的速度比标准LSTM和GRU层快得多。 所有实现都是使用Keras进行的。 另一个具有RMS Prop精度的示例为84%,而
2021-12-21 16:05:55
95KB
JupyterNotebook
1
IMDB
-reviews:对
IMDB
电影评论的情感分析-源码
IMDB
-评论 对
IMDB
电影评论的情感分析 大纲 数据集 特征提取 计数向量化器 TF-IDF 分类模型 朴素贝叶斯 多元伯努利分布 多摩尔分布 随机森林 深度学习 超参数优化 附加平滑参数 临界点
2021-12-20 00:43:48
3.55MB
Python
1
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