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
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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
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如题。。。。。。。lmdb-0.94-cp36-cp36m-win_amd64.whl
2022-02-24 10:35:06
90KB
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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
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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
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