作者: Chin2018
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5年前
Python代码 # 导入第三包 import jieba from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import Gaussian
作者: 王树义
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5年前
利用Python机器学习框架scikit-learn，我们自己做一个分类模型，对中文评论信息做情感分析。其中还会介绍中文停用词的处理方法。 疑惑 前些日子，我在微信后台收到了一则读者的留言。 我一下子有些懵——这怎么还带点播了呢？ 但是旋即我醒悟过来，好像是
作者: 雁横
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5年前
先用电影评论来做情感分析，主要包括下面几个主要内容（看到最后哦）： 1、准备文本数据 2、基于文本文档来构建特征向量 3、训练机器学习模型来区分电影评论的正面评论和负面评论（对你的女神同样适用哦~~） 4、使用外存学习和在线学习算法来处理大数据 在本篇文章中，
作者: 知与谁同
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5年前
「情感极性分析」是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。按照处理文本的类别不同，可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析。其中，前者多用于舆情监控和信息预测，后者可帮助用户了解某一产品在大众心目中的口碑。目前常见的情感极性分
作者: 玄学酱
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5年前
相对于「 基于词典的分析 」，「 基于机器学习 」的就不需要大量标注的词典，但是需要大量标记的数据，比如： 还是下面这句话，如果它的标签是： 服务质量 - 中 （共有三个级别，好、中、差） ╮(╯-╰)╭，其是机器学习，通过大量已经标签的数据训练出一个模型，
作者: chengaofei
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4年前
算法简介数据集介绍实验流程实验总结 本文数据为虚构，仅供实验 本实验拟在介绍dsw和eas的使用。如果您有相关的需求，想要提高最终的效果，请联系我们。我们为您提供完整的解决方案和商业合作。 算法简介 本实验流程，拿到数据和对应的标签，此标签分为积极态度和消极
作者: 技术小能手
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4年前
在我们的商业世界中，存在着许多需要对文本进行分类的情况。例如，新闻报道通常按主题进行组织; 内容或产品通常需要按类别打上标签; 根据用户在线上谈论产品或品牌时的文字内容将用户分到不同的群组...... 但是，互联网上的绝大多数文本分类文章和教程都是二文本分类
作者: 技术小能手
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5年前
文本分类是商业问题中常见的自然语言处理任务，目标是自动将文本文件分到一个或多个已定义好的类别中。文本分类的一些例子如下： 分析社交媒体中的大众情感 鉴别垃圾邮件和非垃圾邮件 自动标注客户问询 将新闻文章按主题分类 目录 本文将详细介绍文本分类问题并用Pytho
