项目介绍
问题:该项目的目的是根据毒性类型对毒性意见进行分类。 毒性类型的例子可以是有毒的,重度有毒的,淫秽的,威胁的,侮辱的,仇恨的。 实施了Logistic回归,支持向量机和朴素贝叶斯等不同的机器学习技术来确定6种有毒评论。 数据:我们用于有毒评论分类的数据集取自Kaggle竞赛,该竞赛可在Kaggle找到。 数据集具有来自Wikipedia对话页编辑的大量评论。 它们已被人类鉴定者标记为有毒行为。
有毒的
严重的
猥亵
威胁
侮辱
讨厌身份
数数
15294
1595
8449
478
7877
1405
百分比
9.5%
0.9%
5.2%
0.2%
4.9%
0.8%
数据高度不平衡
执行项目:
spark - submit -- class project_2 .11 - 0.1 .jar < name of label
2021-12-01 18:43:13
150.67MB
XSLT
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