NLP情感:使用NLTKScikit Learn和Keras对亚马逊产品评论进行情感分析。 使用超参数搜索和LSTM我们最好的模型可达到约96%的精度 源码
亚马逊评论情绪分析 情感分析一直在增长-既由于深度学习中使用了新的分析技术,又因为到处都有大量的数据生成。 每条产品评论,每条推文,每条Reddit帖子等均包含我们希望能够处理和理解的主观信息。 例如,假设您是Netflix。 然后,您对客户对您的服务和电视节目/电影选择要说的话非常感兴趣,并且您可能会希望挖掘Facebook帖子和推文以及IMDB评论等,以评估公众意见。 如果您是一名政客,那么您(希望)对选民的想法,他们想要什么,他们持有哪些宝贵价值观等感兴趣,因此您可能会有一个团队来分析这些领域的公众情绪。 如果您是企业家,那么您会对公众舆论感兴趣,因为它关系到您的利基,产品和竞争,因为
文件列表
NLP-Sentiment-master.zip
(预估有个12文件)
NLP-Sentiment-master
LSTM.py
3KB
bag_of_words.py
2KB
Improved LSTM
LSTM.py
4KB
shutup.py
811B
datagenerator.py
2KB
TalosDataPrep.py
3KB
__init__.py
0B
TalosModel.py
4KB
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