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Word2Vec-LDA:使用Word2Vec和LDA和Humır数据集进行文本分析(正负)的示例
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2021-04-27
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Word2Vec和LDA 使用Word2Vec和LDA和Humır数据集进行文本分析(正负)的示例 通常,我们将经历4个主要步骤(我将按照自己的步骤添加这些步骤); 功能控制 特征创建 模型训练 选型 1)功能控制 我们快速探索将要使用的数据集的阶段; 读取数据 提供列名 以5个内容为例 学习行数和列数 学习有关数据集的一般信息(信息,描述) 一些列的内容中有多少个不同的值 分离我们不会在数据集中使用的数据 将数据集分离为训练和测试 在数据集的测试部分中学习信息 在数据集训练部分中学习信息 可视化正面和负面评论的数量 可视化注释中使用的单词的数字分布 评论和包含250个以上单词的评论中使用的最大,最小,平均单词数 浏览带有1、2、3个字的评论 2)特征创建 自然语言处理中通常的方法是先清除文本。 当两个不同的词表达相似的事物时,我们必须确保我们的模型理解相似性。 我
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Word2Vec-LDA-master.zip (19个子文件)
Word2Vec-LDA-master
.gitignore 1KB
Humır_Ozellik_Denetimi.py 5KB
Ozellik Denetimi
figure2.PNG 31KB
train_kelime(9).PNG 18KB
train_info2(7).PNG 14KB
df_info_desciribe(3).PNG 13KB
train_kelime(8).PNG 9KB
df_shape(2).PNG 921B
train_info(6).PNG 8KB
figure1.PNG 19KB
df_head(1).PNG 5KB
df_unique(4).PNG 6KB
test_info(5).PNG 8KB
figure3.PNG 35KB
README.md 4KB
Ozellik Olusturma
figure2.PNG 55KB
figure1.PNG 47KB
figure3.PNG 56KB
Humır_Ozellik_Olusturma.py 7KB
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