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  1. imdb_sentiment_analysis:IMDB情绪分析项目-机器学习工程师Nanodegree-源码

  2. SageMaker部署项目 一旦完成,此处提供的笔记本和Python文件将产生一个简单的Web应用程序,该应用程序可与部署的递归神经网络进行交互,对电影评论进行情感分析。 该项目假定您对SageMaker有所了解,这个微型项目“使用XGBoost进行情感分析”应该提供足够的背景知识。 请参阅根目录中的文件,以获取有关设置SageMaker笔记本和下载项目文件(以及其他笔记本)的说明。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:192512
    • 提供者:weixin_42144604
  1. nanodataeng-capstone:Udacity纳米数据工程学位,Capstone项目-源码

  2. 电影评论情感分析 该项目遵循以下步骤: 步骤1:确定项目范围并收集数据 第2步:探索和评估数据 步骤3:定义数据模型 步骤4:运行ETL对数据建模 步骤5:完成项目编写 项目总结 本项目根据和提供的数据表达了艺术家评论情感和电影评论情感的 我们的数据管道的目标是向S3发布包含以下摘要信息的PDF报告: 十大电影 最差10部电影 复习情绪分布 最佳评论电影中的前10名演员 多年来的IMDb平均投票与TMDb情绪评论 我们的数据来源是: 完整的技术规格 有关项目对端到端的理解以及设置说明,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:weixin_42128015
  1. IMDB评论情绪分析:对IMDB电影评论的情绪分析-源码

  2. IMDB评论情绪分析 IMDB电影评论的情感分析
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-15
    • 文件大小:72704
    • 提供者:weixin_42123191
  1. 自然语言处理:自然语言进动-情感分析-源码

  2. 自然语言处理 自然语言处理-使用机器学习对IMDB电影评论进行情感分析。 情感分析:这是对通过各种算法定义和分类一段文本所指定的观点或表达的过程的总体定义,以便正面或负面地评估作家或帖子对特定主题的态度。 通常,全球范围内的情绪分析概念也涉及中性意见,但我不会考虑到这一点。 情感分析通常被视为对全球推文的研究。 此外,可以通过人们对电影,产品和公司的看法来进行情感分析。 我将对数据集中的批评进行情绪分析,其中包含对IMDB中电影的批评。 我将尝试显示重要事项的答案,例如我们可以使用哪些分类器,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:399360
    • 提供者:weixin_42131424
  1. NLP情感:使用NLTK,Scikit-Learn和Keras对亚马逊产品评论进行情感分析。 使用超参数搜索和LSTM,我们最好的模型可达到约96%的精度-源码

  2. 亚马逊评论情绪分析 情感分析一直在增长-既由于深度学习中使用了新的分析技术,又因为到处都有大量的数据生成。 每条产品评论,每条推文,每条Reddit帖子等均包含我们希望能够处理和理解的主观信息。 例如,假设您是Netflix。 然后,您对客户对您的服务和电视节目/电影选择要说的话非常感兴趣,并且您可能会希望挖掘Facebook帖子和推文以及IMDB评论等,以评估公众意见。 如果您是一名政客,那么您(希望)对选民的想法,他们想要什么,他们持有哪些宝贵价值观等感兴趣,因此您可能会有一个团队来分析这
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:37888
    • 提供者:weixin_42117340
  1. 具有情感分析功能的AJAX电影推荐系统:基于内容的推荐系统推荐与电影用户喜欢的电影类似的电影,并分析用户对该电影的评论情绪-源码

  2. 基于内容的电影推荐系统,使用AJAX进行情感分析 可以在以下位置找到此应用程序的更新版本: : 基于内容的推荐系统推荐与用户喜欢的电影相似的电影,并分析用户对该电影给出的评论的情绪。 电影的详细信息(标题,类型,放映时间,评分,海报等)是通过TMDB使用API​​, //www.themoviedb.org/documentation/api并使用电影中的IMDB ID来获取的。 API,我进行了网络抓取,以使用beautifulsoup4在IMDB站点中获得用户给出的评论,并对这些评
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-30
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42157556