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文件大小: 56mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-15
详细说明：情绪化
客观的
该项目的目的是建立一个文本分类模型，该模型根据客户在IMDB数据库中的评论来分析客户的情绪。 该模型使用复杂的深度学习模型来构建嵌入层，然后使用分类算法来分析客户的情绪。
数据集
来自IMDB的50,000条电影评论的数据集，以情感（正/负）标记。 评论已经过预处理，并且每个评论都被编码为单词索引（整数）序列。 为方便起见，这些单词按其在数据集中的频率进行索引，这意味着具有索引1的for单词是最常见的单词。 使用每个评论的前20个单词来加快训练速度，最大词汇量为10,000。 按照惯例，“ 0”不代表特定单词，而是用于编码任何未知单词。
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