twitter-sentiment-analysis:使用Naive Bayes,SVM,CNN,LSTM等对推文进行情感分析-源码

上传者: 42164931 | 上传时间: 2021-09-17 16:51:24 | 文件大小: 869KB | 文件类型: ZIP
推文情感分析 更新(2018年9月21日):我没有积极维护该存储库。 这项工作是针对课程项目完成的,由于我不拥有版权,因此无法发布数据集。 但是,可以轻松修改此存储库中的所有内容以与其他数据集一起使用。 我建议阅读该的,该可在docs/找到。 数据集信息 我们使用和比较各种不同的方法来对推文(二进制分类问题)进行情感分析。 训练数据集应该是tweet_id,sentiment,tweet类型的csv文件tweet_id,sentiment,tweet其中tweet_id是标识该tweet的唯一整数, sentiment是1 (正)或0 (负), tweet是括在""的tweet 。 类似地,测试数据集是tweet_id,tweet类型的csv文件。 请注意,不需要csv标头,应将其从训练和测试数据集中删除。 要求 该项目有一些一般的图书馆要求,而某些则是针对个别方法的。 一般要求如下。 numpy scikit-learn scipy nltk 某些方法特有的库要求是: 带TensorFlow后端的keras ,用于Logistic回归,MLP,RNN(LSTM)和CNN

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