情绪分类器
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简介：
情绪分类器是一种人工智能工具，能够识别和分析文本、语音或面部表情中的情感信息，并将其归类为不同的基本情绪，如快乐、悲伤或愤怒。通过自然语言处理和机器学习技术，情绪分类器可以应用于社交媒体监测、客户服务和心理健康等领域，帮助理解人们的情感状态并提供相应支持。
情感分类器作者：Charles Glass 版本：1.0.0
概述：
确定适合情绪分类的数据集是关键步骤之一。一个分布均匀的评论数据集是一个不错的选择，并可以来自外部资源或存储库内部。接下来，需要定义与特定情绪相关的评分标准并将其与相应的评论关联起来。此外，应识别和规范化数据集中存在的所有问题。
预处理工作：
使用Keras和Tensorflow采取一键矢量方法进行文本数据的预处理。
数据集选择：
我选择了亚马逊耳机评论的数据集作为研究对象。该数据集包含两个主要类别：产品评价的内容以及用户给产品的星级评分（1至5星）。根据观察，通常认为一或两颗星是负面反馈，三颗星为中性意见，四到五颗星则代表积极的评价。
预处理方法：
我使用了tokenizer将文本数据转化为序列形式，并进一步将其汇总成矩阵。此应用程序采用了Python、pandas、jupyterlab、Keras、numpy和tensorflow等工具进行开发。
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