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电影评论情感分析数据集（Bag of Words Meets Bags of Popcorn on Kaggle）

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简介：
这是一个来自Kaggle的数据集，包含了大量用户对电影的评论文本以及对应的情感标签，旨在促进电影评论的情感分析研究。 Kaggle电影评论文本情感分析（Bag of Words Meets Bags of Popcorn）数据集与官方版本一致。

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  • 电影评论情感分析数据集（Bag of Words Meets Bags of Popcorn on Kaggle）
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    这是一个来自Kaggle的数据集，包含了大量用户对电影的评论文本以及对应的情感标签，旨在促进电影评论的情感分析研究。 Kaggle电影评论文本情感分析（Bag of Words Meets Bags of Popcorn）数据集与官方版本一致。
     
  • Scene Recognition with Bag of Words - Master.zip
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    本项目《Scene Recognition with Bag of Words》为硕士阶段作品，实现了基于Bag of Words模型的场景识别系统，包含图像特征提取、词袋建模及分类算法。 本次实验采用词袋模型进行图像分类技术的研究，通过提取局部区域的分布来识别图像内容。在使用词袋模型算法的过程中，需要通过监督或非监督学习方法获取视觉词汇表。基于词袋模型的图像分类通常包括四个步骤：首先从图像中提取局部特征向量（实验采用HOG）；其次利用K-means聚类算法选取具有代表性的特征向量作为单词构建视觉字典；然后统计每个图像中的单词分布，判断局部区域与某个单词的相似度是否超过阈值来表示图像；最后设计并训练分类器，使用线性SVM和KNN方法根据图像中单词的分布来进行分类。
     
  • Bag of Words (BoW) 词袋模型.zip
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    Bag of Words (BoW) 词袋模型是一种自然语言处理技术，通过将文本简化为词汇集合来分析文档内容，常用于信息检索、分类和机器翻译等领域。 本demo实现的是基于词袋（BoW）原理对图片进行分类，并通过选取得测试集查找特征。Bag of Words (BoW) 词袋模型最初被用于文本分类，将文档表示为特征向量。其基本思想是忽略文本的词序和语法、句法，只将其视为词汇集合，而每个词汇都是独立的。简单来说就是把每篇文档看成一个袋子（因为里面装的是词汇），然后查看这个袋子里有什么样的词汇，并据此分类。例如，如果一篇文档中包含“猪”、“马”、“牛”、“羊”、“山谷”、“土地”和“拖拉机”，而较少出现像“银行”、“大厦”、 “汽车” 和 “公园”的词汇，则它更可能是一篇描绘乡村的文本。 在 `searchFeatures.py` 中，前面部分主要通过解析参数使得程序可以在命令行中接受传递参数。后面则是提取 SIFT 特征，进行聚类，并计算 TF-IDF 值以得到单词直方图，在此之后再做 L2 归一化处理。一般情况下，一幅图像会包含大量的 SIFT 特征点；如果图片库很大，则特征数量非常庞大，直接对这些特征进行聚类是极其困难的（内存不足且计算速度慢）。因此，为了解决这个问题，可以牺牲检索精度，在聚类时先对 SIFT 进行降采样处理。最后保存一些在在线查询中会用到的变量。 对于某个图像库，可以通过命令行生成 BoF (Bag of Features) 。`query.py` 只能每次查找一张图片，并返回与之匹配度最高的 6 张图片（按递减顺序）。
     
  • 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数据分析】电影评论的情感分析（一）
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    本教程介绍如何使用Python进行电影评论的情感分析，帮助读者理解基础的数据处理和情感分析方法，开启数据科学之旅。 情感分析是一种文本处理技术，能够识别一段文字的情感倾向是正面、负面还是中立。这种技术在客户对商品或服务的评价反馈中有广泛应用。传统的人工审核方式不仅耗时费力，而且效率低下。 这里使用Python来分析电影《哪吒之魔童降世》的评论数据。类似的技术也可以应用于垃圾邮件过滤和新闻分类等领域。 情感分析的具体步骤如下： 1. 数据预处理：包括清理文本中的缺失值、重复值，进行分词操作，并去除无意义词汇（停用词），最后将文本转化为数值向量。 2. 描述性统计分析：计算并展示高频词汇的分布情况以及生成直观反映这些词语重要性的词云图。 3. 验证性统计分析：通过方差分析来选择最具影响力的特征变量。 4. 建立模型：基于上述步骤处理得到的数据向量，构建能够准确分类文本情感倾向的数学模型。
     
  • 电影评论的情感分析：movie_reviews_sentiment_analysis
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    本项目旨在通过分析电影评论数据来识别和分类情感倾向，利用自然语言处理技术帮助理解观众对影片的看法。 movie_reviews_sentiment_analysis网页端演示是基于Django框架实现的，在Anaconda环境下配置运行环境非常简单直接。首先进入解压文件，并通过Windows命令行切换到当前目录下，接着使用以下命令安装Demo所需的运行环境：`conda env create -f environment.yaml`。接下来激活创建好的虚拟环境 `activate Demo`，然后在该环境中启动项目服务器：输入命令 `python manage.py runserver 0.0.0.0:8080` 来运行Django程序，并通过浏览器访问端口为8080的地址。 完成上述步骤后，在网页中可以输入电影评论语句并查看情感分析结果。例如，可以用以下句子进行测试：“人生就像一盒巧克力，你不知道会选中哪一颗。” 或者 “电影开篇,就告诉了人生的真谛”。
     
  • IMDb电影情感分析数据集
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    本数据集基于IMDb收集了大量用户对电影的评论，涵盖多种情绪表达，旨在为研究者提供深入分析电影评价的情感维度。 当Keras下载速度慢或无法下载数据集时，可以将数据集放入.keras/datasets文件夹中（该文件夹通常位于用户目录下）。
     
  • 电影评论情感分析资料.zip
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    该资料集包含一系列用于训练和评估电影评论情感分析模型的数据。涵盖大量标注了正面、负面情绪的影评文本，适用于自然语言处理研究与应用。 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，包括分词、词嵌入技术等内容。此外，还详细介绍了如何下载、读取和处理IMDB数据。建模采用Keras进行，并适用于TensorFlow2.1版本。该资源包含可运行的源代码及详细注释，并附有PPT和相关数据。可以参考中国大学MOOC上的《深度学习应用开发》课程，由浙江大学城市学院提供。
     
  • 中文评论的情感分析数据集
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    本数据集包含大量针对各类中文文本资料（如电影、产品等）的用户评论及其对应情感标签，旨在支持自然语言处理中情感分析的研究与应用。 谭松波的中文评论情感分析结果为：1表示正向情感，0表示负向情感。
     
  • 关于评论的情感数据分析集
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    此数据集包含丰富多样的用户评论文本及其相应情感标签，旨在为研究者提供资源以分析和理解公众情绪及偏好。 这个数据集采用xls格式，包含了评论的情感分析内容。尽管规模较小，但它非常适合用来验证模型和进行实验。