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电影评论情感分析的训练数据集
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我目前正在使用Python进行情感分析。根据情绪分析，我想找出一部电影的评论是正面的还是负面的。我在此链接中找到了一个培训数据集。这个数据集有评论，得分1表示评论为正，0表示电影评论为负值，但记录数量较少。我有一个测试数据集，我将预测基于训练集。我的测试数据集有复杂而冗长的单词，我的python模型有时会给出负面评论的正结果(负
浏览 0提问于2016-04-15得票数 7
在培训IMDB电影评论数据集进行情感分析时，如果我将功能设置为20,000以上，则该模型将给出一个内存错误。有没有办法传递内存错误？
浏览 0提问于2018-04-02得票数 1
有人能提供任何关于荷兰语情感分析的训练数据集的链接吗？我在谷歌上搜索了可能在荷兰语上找到的电影评论，但没有找到像IMDB这样的个人评论网站。
浏览 0提问于2017-09-26得票数 1
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我很好奇，情绪分析工具的培训数据是否需要专门针对它正在使用的领域。例如，如果我想衡量电影评论的情绪，IMDB的电影评论数据是有意义的，但如果我想衡量公众对一家公司股票的看法，使用它还可以吗？如果我想衡量一家公司股票的情绪，我是否应该创建自己的培训集，使用金融新闻/社交媒体对公司的反应数据？
浏览 0提问于2018-01-09得票数 1
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电影评论数据集
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我即将开始一项关于情感分析和自然语言处理的研究，并将使用电影评论来做这件事。我在网上搜索了数据集，我找到了相当多的数据集，但没有一个和我需要的完全一样，大多数都只有一堆电影的细节和标签。我只想要来自评论家或用户的文本评论和电影标题或id，就像你在IMDb或烂番茄上找到的那样。在网上有没有类似的东西，或者任何API或任何语言的库都可以帮助我做到这一点？干杯!
浏览 9提问于2017-06-14得票数 1
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Predicted sentiment: Negative
Process finished with exit code 0 我面临的问题是，数据集非常有限，因此输出精度非常低
浏览 28提问于2019-12-30得票数 0
我正在寻找使用斯坦福核心NLP，这是培训的电影评论。我想把它与一种常规的情感分析算法进行比较，这种算法没有经过电影评论的训练。是否有一种方法可以使用斯坦福核心NLP ，而不需要经过训练的数据集作为电影评论，或者有任何其他的来源，我可以使用直接比较？
浏览 3提问于2016-01-05得票数 0
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我使用C#和Microsoft库构建了一个文本分析模型。微软提供的数据集擅长于预测一些注释字符串(如Batteries not included )的值，它会为它和No batteries打印一个负值，它还会打印一个负的预测值。是否有更大的数据集文本文件可用于提高模型的准确性。我实现了文档中的情感分析教程。dataset是用于训练文本分析模型的非常小的60kb。数据集名称为yelp_labelled.txt。在哪里可以找到更大的数据集来训练我的文本<e
浏览 5提问于2022-05-18得票数 0
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问题是，当情绪分析模型在不同的数据集上测试时，需要记住的东西比他们接受的训练要好得多，要记住什么。
比方说，任务是对产品评论(未标注的数据集)进行情感分析--将正面、负面或神经分类。由于数据没有标签，所以可以在类似的标记数据集(例如电影评论或产品评论)上对模型进行培训(可能使用logistic回归或NN)，并在
浏览 0提问于2018-06-07得票数 2
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我需要你的帮助来确定分析行业特定句子(即电影评论)中“积极”与“消极”的最佳方法。我以前见过像OpenNLP这样的库，但它太低级了-它只给了我基本的句子组成；我需要的是一个更高级的结构：-希望有词表-希望可以在我的数据集上训练
谢谢!
浏览 1提问于2008-09-23得票数 13
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有人知道textblob情绪是如何运作的吗？我知道它是基于模式工作的，但我找不到任何文章或文档来解释模式如何为句子分配极性值。
浏览 4提问于2017-04-28得票数 5
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我目前正在使用Stanford库对twitter流进行情感分析( 3.3.0版，但还没有设置)。我对情绪分析还比较陌生，但我说得对吗?如果我选择这种模式，而不是默认模式(基于电影评论的模式)，我会得到更高的准确性评级吗？如果我遗漏了任何必要的信息，请告诉我！
致以问候。
浏览 3提问于2015-04-23得票数 1
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我正在提取IMDB电影评论。 出现影评时出现问题，必须按下“阅读更多”按钮。 但是审查结束后，我不知道该如何结束这一切。 它目前正在以“轮询”的方式进行处理。怎样才能更智能地处理这个问题呢？当有更多要读的内容时： ? 当没有更多东西可读时： ? 谢谢!
浏览 36提问于2019-06-03得票数 1
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最简单的特征选择算法
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我将要使用的数据集是 (非常著名的数据集)。有人能给我指点一下如何做到这一点吗？
我计划写一个文本分类的特征排名算法。这是为了对电影评论进行情感分析，将其归类为正面或负面。所以我的问题是如何为文本数据集编写一个简单的特征选择。
浏览 38提问于2011-03-08得票数 7
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然而，在现在的初始阶段，我正在尝试使用Keras实现一个Youtube LSTM情感分析器。在搜索可用于帮助我的资源时，我偶然发现了IMDB情感分析数据集和LSTM代码。@[\\]^_`{|}~\t\n',lower=True,split=" ") word_index = imdb.get_word_index()
x_test = [[对于同样糟糕的主题输入，输出范围从接近1到1，我已经看
浏览 2提问于2017-12-20得票数 1
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我试着玩一个翻译或文字摘要的玩具实现。我现在明白了，大多数人在使用任何模型之前都会使用嵌入层，这会产生类似于300维向量的东西。但是模型输出的是什么呢？就像编解码模型一样，它的输入是这些向量的序列。那么，解码器的最后一层是什么呢？不像事件抽取或类似的东西，我们将其分类为少数类。此外，是否有任何现有的软件包支持这种“反向嵌入到word"？任何帮助
浏览 0提问于2016-11-15得票数 4
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