【亲测免费】 电影评论情感分析-IMDB数据集

简介

本资源文件提供了一个基于IMDB电影评论数据集的情感分析项目。该项目利用Python编程语言，结合朴素贝叶斯和神经网络模型，对电影评论进行情感分类。通过该资源，用户可以学习如何处理文本数据、构建和训练情感分析模型，并应用于实际的电影评论情感预测。

内容概述

1. 数据集介绍：使用IMDB电影评论数据集，包含大量带有情感标签（正面或负面）的评论。
2. 数据预处理：包括去除HTML标记、非字母字符、转换为小写、分词等步骤。
3. 模型构建：
   • 朴素贝叶斯模型：使用CountVectorizer进行特征提取，并训练朴素贝叶斯分类器。
   • 神经网络模型：使用LSTM/GRU进行数据学习、分类和预测。
4. 模型评估：通过训练集和测试集的精度评估模型的性能。

使用方法

1. 数据准备：下载IMDB电影评论数据集，并进行预处理。
2. 模型训练：根据提供的代码，训练朴素贝叶斯和神经网络模型。
3. 模型应用：使用训练好的模型对新的电影评论进行情感预测。

依赖库

• Python 3.x
• PyTorch
• Scikit-learn
• Numpy
• Pandas
• BeautifulSoup

参考资料

• 详细实现步骤和代码请参考CSDN博客文章。

贡献

欢迎对该项目进行改进和扩展，包括但不限于优化模型性能、增加新的特征提取方法等。请提交Pull Request或Issue以贡献您的想法和代码。

许可证

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