基于深度学习LSTM算法的电商评论的情感分析（JD商城数据）全部资料.zip实验流程 对京东网站进行分析，并且通过分布式爬虫进行数据采集 对采集到的数据进行清洗，包括删掉重复数据，删掉垃圾数据等 对清理好的数据进行分词，停词等操作，并对结果保存到新的文档 将分词之后的数据，通过word2vec，建立词向量和索引表 对清洗后的数据，进行数据处理，将分数为1、2的定为不满意，将分数为3，4，5的定为满意 平衡正负样本数据，并且通过样本数据选出合适的文本长度值 词响亮与标签结合，生成可供训练的样本数据 建立分批（batch）函数 通过Tensorflow中的rnn模块进行lstm建模 开始训练，每1000次输出一次结果，每10000次，保存一下模型 绘制loss和accurate图像 实验总结 情感分析是一项非常重要的工作，无论是对商品满意度，电影满意度，政府满意度或者是群众情绪导向等多个领域，情感分析都是饰演着重要的角色，本实验通过大规模分布式爬虫对数据进行采集，获得到了目标数据，然后进行了数据处理，通过word2vec模型建立出了词向量和索引，在通过LSTM算法，进行了模型训练，根据最终

内容、格式如下 0,标准间太差房间还不如3星的而且设施非常陈旧.建议酒店把老的标准间从新改善. 1,这个价格，算性价比很高的一个酒店了。当然价格便宜，就不能太计较服务了。总的来说是一个愿意再次入住的酒店。

快手视频评论采集和uid

摘要：本文采用酒店评论数据集进行情感分析，通过机器学习和基于情感词典两种方法进行分析比较。其中，机器学习方法采用了多种算法，有支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯以

基于案例的决策理论（CBDT）是一种通过模仿人类的思维方式并以极其有限的信息来实现相对令人满意的决策来实现决策任务的方法。 它是行为决策理论中最具代表性的方法之一。 为了系统地梳理CBDT，本文系统地介绍了CBDT模型及其发展，并完美地揭示了CBDT的当前应用领域。 在总结现有风险投资项目评价方法的基础上，提出了CBDT在风险投资领域的应用前景。

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老版本的Django中自带一个评论框架。但是从1.6版本后，该框架独立出去了，也就是本文的评论插件。 这个插件可给models附加评论，因此常被用于为博客文章、图片、书籍章节或其它任何东西添加评论。 一、快速入门 快速使用步骤： 安装包：pip install django-contrib-comments 在django的settings中的INSTALLED_APPS处添加’django.contrib.sites’进行app注册，并设置SITE_ID值。 在django的settings中的INSTALLED_APPS处添加’django_comments’. 运行manage.py

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自然语言处理数据集-近25万家餐馆，50万用户，近500万条评论评分数据

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