摘要视图订阅标签： TensorFlow深度学习机学习分类：[置顶] 20行代码实现电影评论情感分析201803月09日 09:33:172339人阅读评论(4

介绍 电影情感分类实验 安装 要训​​练您的 word2vec 算法，请执行 (machinelearning)JOSEPH-MISITI:kaggle-movie-reviews josephmisiti$ python train_word2vec.py Starting training using file data/text8 Vocab size: 71291 Words in train file: 16718843 有关使用 word2vec 的更多示例，请转到此处并查看此 iPython 笔记本： 构建你的功能 以下命令构建每个电影评论的段落/句子向量（无论如何都要淡化）。 python process_features.py > data/word2vec_pos_neg.csv 笔记本 我的 Kaggle 电影情绪代码

kaggle 电影评论文本情感分析（Bag of Words Meets Bags of Popcorn）数据集，和官方的一致。

中文情感分析是自然语言处理的一个经典实验，这个实验通过一般通过各种训练好的数据集，对其中的数据进行预处理后采用各种网络模型进行学习和训练最终得到一个良好的loss和acuary之后，把模型保存下来，并输入一句话运行输出这句话的情感是正面还是负面的，最终输出的训练效果和使用的模型、数据集以及训练次数都有关系。

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本资源以IMDB电影评论情感分析为例，讲解了自然语言处理的基本知识，比如分词、词嵌入技术等。对于IMDB数据的下载、读取和处理也进行了详细的讲解。 本讲建模采用Keras进行，适用于TensorFlow2.1.里面包含可运行源代码，注释详细，PPT，数据。可以参考中国大学MOOC，深度学习应用开发，浙江大学城市学院的课程。