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含有详细注释的LSTM影评情感分类Python代码及数据集.zip

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简介：
本资源包含一个详细的基于LSTM的情感分析Python代码及其所需的数据集。附带详尽注释，便于理解与二次开发，适用于电影评论情感分类项目。 该资源包含基于LSTM的影评情感分类Python源码、数据集及详细注释。所有项目代码均经过测试并成功运行，在功能正常的情况下上传，请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的学生、教师或企业员工，也适用于初学者学习进阶。此外，该资源还可以作为毕业设计项目、课程设计作业及项目初期演示的材料。 如果具备一定的基础，可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能，并直接用于毕业设计、课程设计或作业中。欢迎下载并交流探讨，共同进步！

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  • 含有详细注释的LSTM影评情感分类Python代码及数据集.zip
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    本资源包含一个详细的基于LSTM的情感分析Python代码及其所需的数据集。附带详尽注释，便于理解与二次开发，适用于电影评论情感分类项目。 该资源包含基于LSTM的影评情感分类Python源码、数据集及详细注释。所有项目代码均经过测试并成功运行，在功能正常的情况下上传，请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的学生、教师或企业员工，也适用于初学者学习进阶。此外，该资源还可以作为毕业设计项目、课程设计作业及项目初期演示的材料。 如果具备一定的基础，可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能，并直接用于毕业设计、课程设计或作业中。欢迎下载并交流探讨，共同进步！
     
  • IMDB影评数据的文本情感分类预处理及RNN、LSTM应用
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    本文探讨了利用IMDb影评数据进行文本情感分类的过程，详细介绍了数据预处理方法，并研究了在该任务中使用循环神经网络（RNN）和长短期记忆模型（LSTM）的效果。 对下载的IMDB数据集中的test和train部分进行预处理以方便后续模型训练，代码为PreProcess.py。预处理主要包括：大小写转化、特殊字符处理、过滤停用词（如i, you, is等出现频率较高但对分类效果影响较小的词汇）以及分词操作。最后将经过这些步骤处理后的数据存储为CSV格式，以便于后续调试和使用了NLTK库中的stopwords集合来实现这一功能。
     
  • 经过处理的文本情感分类数据集及细粒度用户评论情感分析数据集（AI Challenger 2018）、情感分类英文数据集
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    本数据集包含两部分：一是经预处理的中文文本情感分类与细粒度评论分析，来自AI Challenger 2018；二是用于情感分类的英文语料库。 这些文件代表了一系列用于训练和测试自然语言处理（NLP）模型的数据集，特别适用于情感分析与文本分类任务。在AI领域内，这类数据集至关重要，因为它们帮助算法学习并识别出文本中的情感倾向及主题。 `aclImdb_v1.tar.gz` 数据集中包含的是IMDb电影评论数据库，由Amazon的MovieLens团队制作而成。该集合包括约50,000条评论，并被划分为训练和测试两部分，每条评论都被标记为正面或负面情绪。它是情感分析领域的一个基准工具，用于评估模型在识别文本中情感分类方面的性能。 `toutiao-text-classfication-dataset-master.zip` 可能是字节跳动公司（Toutiao）提供的新闻文本分类数据集。作为一家推荐平台，这个数据库可能包含了大量新闻标题，并要求算法能够将它们归类到不同的主题类别如体育、娱乐和国际等，以实现精准的信息推送。 `online_shopping_10_cats.zip` 可能是电商领域内的一个评论或产品描述文本分类数据集。该集合分为十个不同类别，例如电子产品与家居用品等，这对于理解消费者的购买行为及商品评价非常有用。 `CLUEmotionAnalysis2020-master` 是中文情感分析挑战赛的数据集之一，可能专注于处理中文语言的情感表达问题。作为中国自然语言处理领域的评测基准，其任务重点在于识别文本中的情绪状态。 包括情感三分类、四分类以及六分类数据集和微博评论情感四分类在内的多个不同粒度的数据库不仅区分了正面与负面评价，还涵盖了中性及特定类型的情绪如愤怒或喜悦等。这为研究更复杂的情感表达提供了丰富的素材资源。 新闻十类别的数据集中可能包含了各类新闻文章，并要求将它们归入十个不同的类别之中，例如经济、科技和文化等领域内。此类数据库是构建新闻自动分类与推荐系统的基础。 情感二分类任务是最基础的情感分析工作之一，仅需判断文本是否具有积极或消极情绪倾向。 使用这些数据集通常涉及一系列步骤：包括预处理（如清洗、分词及去除停用词等）、特征工程（例如词袋模型、TF-IDF和词嵌入技术）以及选择合适的机器学习算法进行训练。最终，通过准确率、精确度、召回率及F1分数来评估这些模型的性能表现。 借助于上述数据集的支持，研究人员与开发者能够构建出强大的NLP模型，并将其应用于实际的情感分析或文本分类任务当中。
     
  • 包含5W条英文电影评论的情感二分类数据集
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    这是一个包含约5万个针对英文电影的喜欢或不喜欢二元情感标签的评论数据集，可用于训练和评估文本情感分析模型。 已经分类好的英语电影影评数据集包含5万条记录，可用于机器学习。
     
  • 带有详细注释的水果分类识别Matlab代码
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    本项目提供了一系列详尽注释的Matlab代码，用于实现水果图像的自动分类和识别。通过机器学习算法，该程序能够准确地辨别不同种类的水果，为农业及食品工业的应用提供了便利。 水果的分类识别方法有详细的注释，希望能对您有所帮助。
     
  • LSTM情感分析数据集合.zip
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    LSTM情感分析数据集合包含用于训练和测试基于长短期记忆网络的情感分析模型的数据集，涵盖多领域评论文本及其对应情感标签。 该段文本描述了用于NLP情感分析训练测试的数据集（包括正例和负例）以及词向量文件。
     
  • ACL IMDb.zip电影影评情感分析数据集
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    本数据集包含从ACL和IMDb网站收集的《电影影评情感分析》资料，用于研究与训练机器学习模型识别及分类影评的情感倾向。 aclImdb.zip是一个电影影评情感分析的数据集，包含两个子文件夹：train和test。每个子文件夹内分别包含了正面的和负面的影评文本数据。
     
  • Python利用情感词典与机器学习进行新闻及微博评论情感分析的源码、项目文档、数据集及代码注释合集.zip
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    本资源包含使用Python通过情感词典和机器学习技术对新闻及微博评论进行情感分析的全套资料，包括源代码、详尽文档、数据集以及细致的代码注释。 <项目介绍>Python基于情感词典和机器学习对新闻和微博评论的情感分析源码+项目说明+数据集+代码注释.zip该资源内包含的是个人的毕业设计项目的完整源码，所有代码均已测试成功后上传，答辩评审平均分达到94.5分。此资源适合计算机相关专业（如人工智能、通信工程、自动化、软件工程等）的学生和老师或企业员工下载使用，既可作为学习材料也可为实际项目提供参考。如果基础较好，还可以在此基础上进行修改以实现更多功能。 计算社会学：基于NLP技术的新冠疫情下的社会心态研究此版本是公开发布的源码而非开发环境中的版本。 ## 文件结构 ``` │ LICENSE │ README.md ├─Analyze # 分析数据的过程中所使用的所有代码 ├─Data # 原始数据以及处理过后的所有数据 ├─Report # 报告相关源文件及最终报告成品 └─Spyder # 爬虫代码 ``` 该目录结构经过事后整理，并非工作时的实际状态，因此在运行前需要对路径进行适当修改。原始报告中的敏感信息已删除。 ### Data 目录下文件结构 `Data` 文件夹包含6个子文件夹（stage0 - stage6），每个阶段的内部文件如下： ``` │ COVkeywords-Stage-.json # 人工筛选后的疫情相关关键词 │ COVkeywords-Stage.json # 未经筛选的疫情关键词 │ keywords-Stage.json # 荔枝新闻中获取到的原始结果 │ ratioByDate.png # 当前阶段内每日疫情相关重点微博占比图 │ SaveTest.png # 疫情相关度分布拟合结果图1 │ SaveTest_Fit.png # 疫情相关度分布拟合结果图2 │ stageCOVWeibo.json # 该阶段内按时间排序的疫情相关重点微博 │ stageCOVWeiboByImportance.json # 按照疫情相关性进行排序的重点微博 | SaveTest-热度.png # 各项指标在当前阶段内的占比情况 │ stageInfo.json # 当前阶段的基本信息 │ weiboPolar.png # 疫情重点评论的情感极性图 │ weiboEmotion.png # 当前阶段疫情相关微博情感倾向图 ├─YYYY-MM-DD- └─其他日期文件夹 ``` 以上为项目的结构和内容概述，适合用于学习或项目参考。
     
  • Python利用情感词典及机器学习进行新闻与微博评论情感分析的源码、项目说明、数据集及代码注释.zip
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    本资源包含使用Python对新闻和微博评论进行情感分析的完整项目文件，包括源码、详尽的数据集以及机器学习算法应用，配有详细代码注释。 Python基于情感词典与机器学习的情感分析源码+项目文档+数据集+代码注释.zip 是一个已通过导师指导并获得97分的高分期末大作业设计项目，适用于计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工使用。该资源无需修改即可直接运行，并且完整可靠。此项目的目的是帮助初学者学习和理解情感分析技术的应用，同时也为实际项目提供参考。 本项目适合于进行毕业设计、课程设计以及课程作业等任务，在项目的初期立项演示中也可作为范例借鉴。如果使用者具备一定的基础，可以在现有代码的基础上进一步修改以实现更多功能。 该项目基于自然语言处理（NLP）技术来研究新冠疫情下的社会心态，并且是开源版本而非开发环境中的内部使用版。以下是文件结构： ``` │ LICENSE │ README.md ├─Analyze # 包含数据分析过程中使用的所有代码 ├─Data # 原始数据和经过预处理后的数据集存放位置 ├─Report # 报告相关源文件及最终成品报告的目录 └─Spyder # 爬虫程序相关的代码 ``` 注意，由于此结构是整理后形成的，并非实际开发过程中使用的原始状态。因此，在运行时需要根据实际情况对路径进行适当调整以确保项目的顺利执行。 该资源提供了一个基于情感词典和机器学习方法的情感分析框架，旨在帮助用户深入理解如何利用NLP技术来进行社会心态的研究与探索。