在自然语言处理（NLP）领域中，IMDB影评数据集是一个非常流行的数据集，它包含了来自IMDB网站的电影影评，其中包括了正面评价和负面评价。本文将介绍如何使用Python和一些常用的NLP工具库来进行IMDB影评数据集的入门：
AI 科技评论按：本文由 Ben Packer, Yoni Halpern, Mario Guajardo-Céspedes & Margaret Mitchell （Google AI）于 2018 年 4 月 13 日发布。这篇文章讨论并尝试实际测量了不同文本嵌入模型中的性别偏差。
情感分析是自然语言处理（NLP）的一个子领域，旨在分辨和分类文本数据中表达的底层情感或情感。无论是了解客户对产品的意见，分析社交媒体帖子还是评估公众对政治事件的情感，情感分析在从大量文本数据中解锁有价值的见解方面发挥着重要作用。
AI 研习社按：本文由 Ben Packer, Yoni Halpern, Mario Guajardo-Céspedes & Margaret Mitchell （Google AI）于 2018 年 4 月 13 日发布。这篇文章讨论并尝试实际测量了不同文本嵌入模型中的性别偏差。
大家有没有在某一个月黑风高的夜晚，为以下问题苦恼过，辗转反侧过…… 丨饱受好评的电影《流浪星球》的评分真的有我们想象中那么高吗？ 丨在北上广深哪里租房价格便宜、交通方便呢？ 丨有没有一个软件能在投资决策时自动观察数据，给我调仓的建议？ 丨如何为爱豆超越从0开发一个智能语音机器人？ 丨吃鸡游戏中哪里装备药品最富裕（俗话说得好：要吃鸡，先富裕）？ 网络不一定能告诉你最完整、最全面的答案，但上能搞定数据爬虫、下能快速开发程序的Python可以！ 1 来，Python告诉你北上广深在哪租房荷包会一夜变瘦：
这种技术可能在未来会用于复述，机器翻译和会话系统。它可以作为11月微软研究所展示的系统的补充，后者利用复杂的自然语言处理技术推理弱结构化文本中的关系。
这篇报告是我转行数据分析后的第一篇报告，当时学完了Python，SQL，BI以为再做几个项目就能找工作了，事实上……分析思维、业务，这两者远比工具重要的多。一个多月后回过头来看，这篇报告虽然写得有模有样，但和数据分析报告还是有挺大差别的，主要原因在于：
截止到 8 月 20 日，《战狼Ⅱ》上映的第 25 天，它的票房已超 50 亿人民币，真正成为唯一一部挺进世界影史票房前 100 名的亚洲电影。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
在网络技术高速发展的背景下,信息纷乱繁杂,如何能够获得需要的文本信息,成了许多企业或组织关注的问题。
在当今数字化时代，对电影的评价和反馈在很大程度上影响着人们的选择。豆瓣作为一个知名的电影评价平台，汇集了大量用户对电影的评论和评分。本文将介绍如何使用Python编写爬虫来获取豆瓣电影的影评数据，并通过情感分析对评论进行简单的情感评价。
国外最受好评、理论+实践相结合、完全免费的AI课程——“给程序员的实践深度学习课”，刚刚上线了全新的2019版！
对于不同的问题，文本数据的预先处理是不同的。
IMDB 是世界上最权威和最受欢迎的电影内容网站。你可以在这里找到最新电影的咨询，还可以找到关于它的评论和评分。同时，它还会为你做个性化推荐，帮助你找到你喜欢的内容。
本文原作者麦艳涛。本文原载于知乎专栏。 截止到8月15日，《战狼Ⅱ》上映的第19天，票房已超45亿人民币。 真正成为唯一一部挺进世界影史票房前100名的亚洲电影。 抛开爆炸的票房不说，电影还激起了观众各种情绪，甚至有人放狠话说：敢喷《战狼Ⅱ》的，要么是智障，要么是公敌，就是这么简单粗暴。 尽管各路评论出街，媒体闹得沸沸扬扬，观众还是傻傻分不清楚哪边意见比较靠谱。 本文通过Python爬虫的方式获取数据，对豆瓣电影评论进行分析，制作了豆瓣影评的云图。 现在，让我们来看看，《战狼Ⅱ》评论里到底藏着哪些有趣的潜台
准备工作从简单的步骤开始，比如加载数据，但是对于正在使用的数据非常特定的清理任务很快就会变得很困难。您需要从何处开始，以及通过从原始数据到准备建模的数据的步骤来执行什么操作。
对于文本分类来说，数据标注是一项耗时且昂贵的工作。在训练数据集较小的情况下，使用预训练的ChatGPT模型可能比从头开始训练分类器或微调现有模型在测试集上实现更高的分类准确度。此外，ChatGPT可以帮助标注数据，以用于微调文本分类模型。
使用一 维卷积对英语文本进行情感分类。我们要使用的数据集是 IMDB 电影评论数据集，数 据分为正面评论和负面评论。这个数据集直接从 Tensorflow 中获得：
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）在各种自然语言处理任务中提供了最前沿的结果在深度学习社区引起了轰动。德夫林等人。2018 年在 Google 使用英文维基百科和 BookCorpus 开发了 BERT，从那时起，类似的架构被修改并用于各种 NLP 应用程序。XL.net 是建立在 BERT 之上的示例之一，它在 20 种不同任务上的表现优于 BERT。在理解基于 BERT 构建的不同模型之前，我们需要更好地了解 Transformer 和注意力模型。
我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。
需要大量的人工标注的语料作为训练集，提取文本特征，构建分类器，进行情感的分类。
情感分析的基本任务是将文档，句子或实体特征中表达的观点分类为肯定或否定。本教程介绍了Rapidminer中情感分析的用法。此处提供的示例给出了电影列表及其评论，例如“ 正面” 或“ 负面”。该程序实现了Precision and Recall方法。 精度 是（随机选择的）检索文档相关的概率。 召回 是在搜索中检索到（随机选择的）相关文档的概率。高 召回率 意味着算法返回了大多数相关结果。精度高 表示算法返回的相关结果多于不相关的结果。
酒香也怕巷子深，虽然票房不是衡量影片好坏的唯一标准，但是票房一定程度反映了包括你我在内的广大群众对该影片的偏好。这里，我们简单粗暴地挑选2018年三部年度总票房突破“30亿”的大片：《红海行动》、《唐人街探案2》和《我不是药神》。
原作者 Alexandru Olteanu 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 前言 去影院看电影前我们都习惯上网看看影片的评分，从而选出想看的电影。 各种各样的电影评分网站都提供他们对电影的评分，那么他们的评分依据是什么？哪个电影评分网站给出的评分最靠谱呢？ 一位数据科学家就从数据的角度分析了美国四个热门电影评分网站， IMDB ，烂番茄， Metacritic ,和 Fandango 。从而得出了评分最值得推荐的电影评分网站。 评判的标准 本文的推荐需基于一定的标
NLP（自然语言处理）是一组用于处理文本问题的技术。这个页面将帮助你从加载和清理IMDB电影评论来起步，然后应用一个简单的词袋模型，来获得令人惊讶的准确预测，评论是点赞还是点踩。
从小品演员再到导演，贾玲处女作《你好李焕英》，为何能这么火？接下来荣仔带你运用Python借助电影网站从各个角度剖析这部电影喜得高票房的原因。
使用到的数据集为IMDB电影评论情感分类数据集，该数据集包含 50,000 条电影评论，其中 25,000 条用于训练，25,000 条用于测试。每条评论被标记为正面或负面情感，因此该数据集是一个二分类问题。
小特工具箱又新增一个功能：大数据分析工具，界面如下图所示。基于DevExpress组件中的PivotGridControl控件，以前没注意到这个控件，最近才开始使用，发现确实挺好用。做一般的数据分析，够用了。
夸张一点说，使用Python几乎没有什么做不了的东西。小慕今天分享两个可以用Python做的非常好玩的事情，大家都可以试试看~
不知道大家最近有没有去看电影，最近身边的朋友都在向我安利一部叫做《哪吒之魔童降世》的动漫电影。大家无一例外，都说非常的好看。
右击鼠标点击检查，我们就会看到具体的URL，为了测试Xpath语法，我们需要打开Xpath插件（本文结尾我会奉上下载链接）
在银行、保险、证券等金融领域和政务领域中，经常存在大量的文档和单据需要人工进行整理、提炼和归档，这些工作会花费大量的人力和时间。这时，可以使用词法分析（智能分词、词性标注、命名实体识别）、关键词提取和文本分类接口，首先对大量的金融或政务文档进行分类，然后再进行文本资料的关键信息抽取和结构化排布，可以有效地辅助人工来处理各种文档和单据，降低人力成本。
基于Javaee的影视创作论坛的设计与实现主要用功能包括： 首页推荐、用户管理、影片管理、评论管理、 预告片管理、海报管理、公告管理、数据检索、用户注册与登录等等功能、统结构如下
从 2017 年开始，fast.ai 创始人、数据科学家 Jeremy Howard 以每年一迭代的方式更新“针对编程者的深度学习课程”（Practical Deep Learning For Coders）。这场免费的课程可以教大家如何搭建最前沿的模型、了解深度学习的基础知识。直到今年已经是第三个年头了。
專 欄 ❈ 作者：麦艳涛，挖掘机小王子，数据分析爱好者。 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28475619 ❈ 最近<<战狼Ⅱ>>异常火爆。《战狼Ⅱ》是吴京执导的动作军事电影，由吴京、弗兰克·格里罗、吴刚、张翰、卢靖姗、丁海峰等主演。该片于2017年7月27日在中国内地上映。2017年8月11日凌晨，《战狼2》票房（含服务费）突破40亿元，打破《美人鱼》此前创下的33.92亿元记录，打破国产电影历史最高票房纪录。 电影上映过后，大家褒贬不一。纷纷在豆瓣短评上面留言，表达
豆瓣网简介：豆瓣（douban）是一个社区网站。网站由杨勃（网名“阿北”） 创立于2005年3月6日。该网站以书影音起家，提供关于书籍、电影、音乐等作品的信息，无论描述还是评论都由用户提供（User-generated content，UGC），是Web 2.0网站中具有特色的一个网站。网站还提供书影音推荐、线下同城活动、小组话题交流等多种服务功能，它更像一个集品味系统（读书、电影、音乐）、表达系统（我读、我看、我听）和交流系统（同城、小组、友邻）于一体的创新网络服务，一直致力于帮助都市人群发现生活中有用的事物。
选自Sebastian Raschka博客 机器之心编译 机器之心编辑部 关于 PyTorch 炼丹，本文作者表示：「如果你有 8 个 GPU，整个训练过程只需要 2 分钟，实现 11.5 倍的性能加速。」 如何提升 PyTorch「炼丹」速度？ 最近，知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka 向我们展示了他的绝招。据他表示，他的方法在不影响模型准确率的情况下，仅仅通过改变几行代码，将 BERT 优化时间从 22.63 分钟缩减到 3.15 分钟，训练速度足足提升了 7 倍。 作者
击球手击出垒球，你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它，不断调整你的移动步伐，最终在观众的一片雷鸣声中抓到它。无论是在听完朋友的话语还是早餐时预测咖啡的味道，你时刻在做的事就是在预测未来。在本章中，我们将讨论循环神经网络 – 一类预测未来的网络（当然，是到目前为止）。它们可以分析时间序列数据，诸如股票价格，并告诉你什么时候买入和卖出。在自动驾驶系统中，他们可以预测行车轨迹，避免发生交通意外。更一般地说，它们可在任意长度的序列上工作，而不是截止目前我们讨论的只能在固定长度的输入上工作的网络。举个例子，它们可以把语句，文件，以及语音范本作为输入，使得它们在诸如自动翻译，语音到文本或者情感分析（例如，读取电影评论并提取评论者关于该电影的感觉）的自然语言处理系统中极为有用。
本文使用R语言帮助客户进行了贝叶斯模型预测电影评分，并对数据进行了可视化和分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
小程序体验师：黄灏扬 你是否也有过这样的经历？ 兴冲冲地买了电影票，约了心仪已久的女生去看电影。电影开场后，看到的却是尴尬的剧情、尴尬的表演，连你偷偷牵起她的手都显得那么尴尬。 那一刻，你是不是很想干死烂片？ 「干死烂片」正是毒舌电影主打的口号。作为一个拥有大量粉丝的知名电影公众号，毒舌电影正在逐步成为中国影迷的第一入口。 但知晓程序（微信号 zxcx0101）今天并打算不对毒舌电影本身进行讨论，而是把目光集中到它的微信小程序——「毒舌电影社区」。 首先，我们先来看大家对这款小程序的评价。 在小程序商店
当我们听说卷积神经网络（CNN）时，我们通常会想到计算机视觉。从Facebook的自动标记照片到自驾车，CNN使图像分类领域发生重大突破，它是当今大多数计算机视觉系统的核心。
前文作者详细介绍了BeautifulSoup技术，这篇文章主要结合具体实例进行深入分析，讲述一个基于BeautifulSoup技术的爬虫，爬取豆瓣排名前250部电影的信息，内容包括：
前两天逛豆瓣，发现有些影评确实精彩，但是有些就。。。于是乎，就简单的爬了下豆瓣最受欢迎的影评，来看看受欢迎的影评都是何方大神写的。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，FCN）都是深度学习领域中常见的神经网络模型。下面是二者的比较。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
