其中预训练模型包含(注意由于文件巨大被分为了三部分） ResNet_50（part3） ResNet_101（part3） shuffleNet（part3） VGG_16（part3） 其中：所有模型变量储存在其对应名字的mat文件夹中，加载后模型变量皆为：net，matlab版本越高所支持其中的模型越多，在matlab deep learning toolbox中深度网络编辑器中从工作区导入可以根据自己的需求进一步进行改进。 模型详细内容解释参考：https://blog.csdn.net/m0_47787372/article/details/125774554?spm=1001.2014.3001.5501

酒店评论的情感分析和方面分类 这是MonkeyLearn系列文章的源代码，这些文章与使用机器学习模型分析酒店评论中的情绪和方面有关。 此代码在python2.7中运行。 （2018年5月更新-自从编写了这些蜘蛛以来，TripAdvisor和Booking.com对其网站进行了很大的更改，因此它们不再起作用。博客文章和代码对于作为如何构建Scrapy蜘蛛的示例仍然非常有用，但可悲的是，示例本身已不再起作用。我们将来可能会修复蜘蛛程序，因为它可能足以更新所有选择器以使所有功能再次正常工作。） 代码组织 该项目本身是一个Scrapy项目，用于从TripAdvisor和Booking等不同站点收集培训和测试数据。 此外，还有一系列Python脚本和Jupyter笔记本实现了一些必要的脚本。 TripAdvisor（hotel_sentiment / spider / tripadvisor_sp

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