豆瓣Top250影评情感分析与预测（基于朴素贝叶斯）附完整源码及数据.zip
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简介：
本资源提供了一种利用朴素贝叶斯算法对豆瓣Top250电影评论进行情感分析和预测的方法，包含详细源代码和所需数据集。
基于朴素贝叶斯的豆瓣Top250影评的情感分析与预测 附完整源码和数据.zip 首先需要收集豆瓣Top250影评的数据作为语料，我使用Scrapy抓取了大约五万份评论用于训练和验证。有了这些语料之后就可以开始进行开发工作，建议使用jupyter notebook来进行操作。
以下是加载语料的代码：
```python
# -*- coding: utf-8 -*-
import random
import numpy as np
import csv
import jieba
file_path = ./data/review.csv
jieba.load_userdict(./data/userdict.txt)
def load_corpus(corpus_path):
with open(corpus_path, r) as f:
reader = csv.reader(f)
rows = [row for row in reader]
```
这段代码定义了如何加载保存在CSV文件中的评论数据，以便进行进一步的情感分析与模型训练。
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