基于神经网络的虚假评论识别系统
备注：
数据处理时，应该以 utf-8 编码，不然读出来的数据较乱，修改数据形式，
读取 Excel 文件，以 utf-8 编码
打乱数据集使得最后的结果更加合理
添加测试集验证模型
测试集：训练集=2:8
在训练集的过程中添加验证集，比例为 1:9
最后的下面如下图所示。
数据比例：
模型结构：
基于神经网络的虚假评论识别系统（Python）.zip
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2024-03-03
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基于神经网络的虚假评论识别系统（Python） 
.DS_Store 6KB dataPreprocess.py 2KB Corpuspreprocess.py 958B LSTM.py 2KB predict.py 3KB trainer.py 2KB word2vec.model 1.54MB
train_flag.xlsx 186KB
代码流程说明.docx 14KB
requirements.txt 779B sentiment.h5 2.18MB train.csv 232KB __pycache__ Corpuspreprocess.cpython-37.pyc 582B produceWord2vec.cpython-37.pyc 1KB dataPreprocess.cpython-37.pyc 2KB dataPreprocess.cpython-36.pyc 2KB LSTM.cpython-36.pyc 2KB produceWord2vec.cpython-36.pyc 1KB LSTM.cpython-37.pyc 2KB Corpuspreprocess.cpython-36.pyc 736B produceWord2vec.py 1KB stopwords.txt 8KB 20210406_基于神经网络的虚假评论识别系统.docx 186KB资源评论
