找到源码了！使用python+机器学习方法进行情感分析(详细步骤)

之前在本公众号推送过一篇机器学习情感分析的文章

使用python+机器学习方法进行情感分析(详细步骤)

看过这篇文章的许多童鞋都询问过源代码，当时文章内找不到代码的开源链接。

经过不懈努力，现在终于找到了！

数据集

先以带有正向标签和负向标签的各1500条真实的中文酒店评论语料作为训练集用以训练分类器，剩余带有正向标 签和负向标签的各500条真实的中文酒店评论语料作为测试集测试不同分类算法、不同特征提取方法、不同维度的 准确度。

最后选择准确度最高的方案，将上述带有正向标签和负向标签的各2000条真实的中文酒店评论语料作为训练集训 练最终存储的分类器。

保存用户输入的语句和反馈，定期挑拣出新增的训练数据以优化分类器。维度和权重不同分类方法、不同征选取方法、不同维度得到的测试准确率如下表:以所有词为特征提取方法。

上述方法使用的是常规机器学习方法，简单易学，最好的准确率达到85%左右。在此基础上，推荐使用机器学习方法，准确率能提高到90%，甚至更高。链接在下面

tensorflow2.0五种机器学习算法对中文文本分类