情感分类 情感分类 情感分类是分析一段文本并预测某人是否不喜欢他们在说的事情的任务。 输入：一段文字 输出：情绪 数据集 我正在使用进行模型训练，它包含两列 前处理 代币化 令牌化是将文本，短语，句子，文档分成较小的“块”或“令牌”的过程 例如： “嘿，好久不见了” 令牌： “嘿”，“有”，“长”，“时间”，“否”，“看到” 通过定位单词边界来创建较小的单位或令牌，单词边界是单词的终点和下一个单词的开头。 排序和填充 排序用于将我们的文本用作神经网络中的输入层 “嘿，那里”，“嘿，那里儿” [['1 2']，['1'，'2'，'3']] 进行填充以使向量输入具有相同的大小 [[1,2] [1,2,3] 语料库将具有不同大小的句子，如上面的示例所示。 进行填充以使其大小相同 [[0 1 2] [1 2 3] 模型 该模型架构是使用tf.keras.utils.plot

网站estático： :movie_camera: IMDB Objetivo： 电影制片厂网站（IMDB-互联网电影数据库）使用HTML5和CSS3 。 预览： :backhand_index_pointing_right: 托皮科斯岛： Neste desafio，请联系我们： HTML5 ; CSS3 ; Vincular fontes externas （Google字体）； Vincular fontes deícones （Fontawesome）。 观察： 如义大利面食资产; :raised_hand: Néoénecessárioque o site seja responsivo; :raised_hand: Não利用CSS como Bootstrap，Foundation e afins框架。 要求： 超级计算机安装专家； 。 实时服务器NPM，允许使用Servir localmentepáginasHTML，这是安装插件的必备工具，也是您的编辑。 Uma ve

IMDB电影分析

训练集和测试集中都有正面和负面影评数据

imdb自然语言处理bert预训练数据

利用Python爬取douban和IMDB电影评分前50名的电影的数据，包括影名、导演、主演、出演日期、电影类型、评分以及评价人数等

IMDB数据集有5万条来自网络电影数据库的评论；其中2万5千条用来训练，2万5千条用来测试，每个部分正负评论各占50%.

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编写了一个爬虫从imdb电影网站上爬取的海报图片（图片名称对应电影的imdbId）

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