编程语言:python
运行环境:python3.7
数据分布及异常值、缺失值检测:Data_View.py
词云图:Word_Cloud.py
词袋模型特征提取-机器学习分类:Bag_sklearn.py
TF-IDF模型特征提取-机器学习分类:TF-IDF_sklearn.py
Bert模型:Bert.py
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全国大学生电子设计竞赛(National Undergraduate Electronics Design Contest),试题,解决方案及源码。计划或参加电赛的同学可以用来学习提升和参考。程序均是实战案例,经过测试可直接运行。 全国大学生电子设计竞赛(National Undergraduate Electronics Design Contest),试题,解决方案及源码。计划或参加电赛的同学可以用来学习提升和参考。程序均是实战案例,经过测试可直接运行。
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Sentiment Analysis on Movie Reviews是针对烂番茄平台上电影评论的情感分析比赛。比赛会衡量参赛者对数据集中电影评价的情感分析准确度。最终得分0.68459,排名第五位。.zip (18个子文件)
res
Bert.py 8KB
Data_View.py 2KB
Bag_sklearn_undersampling.py 3KB
TF-IDF_sklearn.py 4KB
Word_Cloud.py 5KB
Bag_sklearn.py 4KB
Result
somewhat positive词云.jpg 244KB
positive词云.jpg 246KB
negative词云.jpg 247KB
somewhat negative词云.jpg 245KB
neutral词云.jpg 255KB
submission_lg.csv 647KB
submission_bert.csv 583KB
Readme.txt 290B
.gitignore 2KB
Data
train.tsv 8.09MB
stop_words.txt 6KB
test.tsv 3.21MB
共 18 条
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