NLTK 语料库movie_reviews数据集拥有评论,他们被标记为正面或负面。 这意味着我们可以训练和测试这些数据。 首先,让我们来预处理我们的数据。 importnltkimportrandomfromnltk.corpusimportmovie_reviews documents=[(list(movie_reviews.words(fileid)),category)forcategoryinmovie_reviews.categories()forfileidinmovie_r...
代码语言:javascript 复制 import nltk import random from nltk.corpus import movie_reviews from nltk.classify.scikitlearn import SklearnClassifier import pickle from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB, BernoulliNB from sklearn.linear_model import LogisticRegression, SGDClassifier from sklearn.svm import...
您可以使用NLTK直接下载多个附加数据集。 让我们看一个包含在NLTK语料库中的数据集的例子,使用nltk.corpus.movie_reviews来查看数据。movie_reviews是来自IMDB的2,000个电影评论的集合,这些评论被标记为正面或负面评论。 如果要使用这些评论,首先要下载movie_reviews语料库。 importnltk nltk.download('movie_reviews')f...
from nltk.corpus import movie_reviews reviews = CategorizedPlaintextCorpusReader('./nltk_data/corpora/movie_reviews', r'(\w+)/*.txt', cat_pattern=r'/(\w+)/.txt') reviews.categories() ['pos', 'neg'] documents = [(list(movie_reviews.words(fileid)), category) for category in movie_...
for category in movie_reviews.categories() for fileid in movie_reviews.fileids(category)] random.shuffle(documents) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 接下来我们定义一个特征提取器,这样分类器就会知道哪些方面的数据应注意。 对于文档主题识别,我们可以为每个词定义一个特征表示该文档是否包含这个词。
影评语料库:movie_reviews,拥有评论、被标记为正面或负面的语料库; 就职演讲语料库:inaugural,有55个文本的集合,每个文本是某个总统在不同时间的演说. 方法1:在线下载 importnltk nltk.download() 1. 2. 通过上面命令代码下载,大概率是失败的。 方法2:手动下载,离线安装 ...
影评语料库:movie_reviews,拥有评论、被标记为正面或负面的语料库; 就职演讲语料库:inaugural,有55个文本的集合,每个文本是某个总统在不同时间的演说 from nltk.corpus import inaugural # 导入inaugural语料库 3、NLTK文本处理 3.1 分句分词 英文分句:nltk.sent_tokenize :对文本按照句子进行分割 英文分词:nltk.word...
使用NLTK库构建文本分类器的步骤如下:1. 导入NLTK库和所需的数据集:```pythonimport nltkfrom nltk.corpus import movie_reviews...
分析语料库中movie_reviews文档,通过正面及负面评价进行自然语言训练,实现情感分析。 import nltk.corpus as nc import nltk.classify as cf import nltk.classify.util as cu # 存储所有的正向样本 # pdata: [({单词:true}, 'pos'),(),()...] pdata = [] # pos文件夹中的每个文件的路径 fileids =...
for fileid in movie_reviews.fileids(category)] featuresets = [(extract_features(d), c) for (d, c) in documents] train_set, test_set = featuresets[100:], featuresets[:100] classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_set) print("分类准确率:", accuracy(classifier, test_set)) ...