# nlp-sentiment-analysis
中文自然语言处理情感分析,多算法,多数据集
## 数据集
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2W条书籍评价情感分析数据(正负)
链接:https://pan.baidu.com/s/1sQvWhXngi7kHS_97AfXdJw 密码:e5h9
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谭松波--酒店评论语料
链接:https://pan.baidu.com/s/1N7VMCld0TuXCk5Htxz_LLA 密码:pgpo
## 操作步骤
1.处理数据文件格式
2.分词
3.特征工程,TFIDF,LSI,W2V
4.算法,LR,SVM,BAYES
5.效果评价
## 如何用不用
1.数据目录下的p1.py文件,生成分词后的词料库文件和word2vec语料库文件
2.tfidf.py生成TFIDF特征并用3种算法(LR,SVM,BAYES)分类,10折交叉验证
3.lsa.py生成LSA特征并用3种算法(LR,SVM,BAYES)分类,10折交叉验证
4.w2v_model.py生成word2vec模型
5.word2vector.py生成word2vec特征并用3种算法(LR,SVM,BAYES)分类,10折交叉验证
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温馨提示
大数据和算法、数据分析的应用场景非常广泛,可以涵盖各个行业和领域。以下是一些常见的大数据和算法、数据分析应用场景: 电子商务:通过收集用户消费习惯、季节和产品生命周期的数据,建立算法模型来确定下一个月、几个月甚至一年的消费者需求。这样可以提高订单转化率。在营销方面,可以给买家贴标签,建立人群画像,针对不同人群精准投放广告和优惠券。 医疗保健:医生根据患者的症状和检查结果,结合自身经验得出结论,最终提供相应的治疗方案。不同地区的医疗水平各不相同,尤其是高水平医生短缺,好医院分布不均。根据患者的症状检测报告,通过病理分析模型确定病因,并提供具体的治疗方案。即使在医疗保健不发达的地区,也只需要输入患者的症状和医疗记录,就可以体验高级医生的服务。 金融风险管理:金融机构利用大数据技术来分析交易数据、市场趋势和经济指标,识别潜在的风险和欺诈行为。大数据技术还可以用于建立预测模型,帮助金融机构预测市场变化,制定有效的风险管理策略。 物流和供应链管理:大数据技术可以优化物流运输路线、库存管理和供应链协调。通过分析大量的实时物流数据和市场需求数据,企业可以提高配送效率,减少成本,并提供更好的客户服务。 智能城市和交通管理:大数据技术可以帮助城市管理者监测和分析交通流量、能源消耗和环境污染等数据,为城市规划和交通管理提供决策支持。通过智能化的交通系统和城市基础设施,可以提高交通效率
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word2vector.py 3KB
data
1
test_neg.xls 2.4MB
test_pos.xls 2.41MB
p1.py 2KB
2
neg.txt 1.41MB
pos.txt 2.2MB
p1.py 2KB
LICENSE 1KB
w2v_model.py 2KB
tfidf.py 2KB
stop.dict 12KB
.gitignore 1KB
lsa.py 3KB
README.md 901B
共 14 条
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