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doc2vec:使用Doc2Vec嵌入的长文本表示和分类
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2021-02-05
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Doc2Vec文本分类 文本分类模型,该模型使用gensim Doc2Vec生成段落嵌入,并使用scikit-learn Logistic回归进行分类。 数据集 25,000个IMDB电影评论,特别选择用于情感分析。 评论的情绪是二进制的(1表示肯定,0表示否定)。 与以下出版物相关联地收集了此源数据集: Andrew L. Maas, Raymond E. Daly, Peter T. Pham, Dan Huang, Andrew Y. Ng, and Christopher Potts. (2011). "Learning Word Vectors for Sentiment An
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doc2vec-master.zip (13个子文件)
doc2vec-master
models
classifier_model.py 3KB
model.py 261B
__init__.py 0B
doc2vec_model.py 4KB
requirements.txt 63B
.travis.yml 155B
LICENSE 1KB
README.md 1KB
text_classifier.py 2KB
classifiers
__init__.py 0B
data
__init__.py 0B
dataset.csv 32MB
.gitignore 2KB
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任念辰
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