我正在使用TextBlob对python做一些关于tweet的情感分析。TextBlob中默认的分析器是PatternAnalyzer,它工作得很好,速度也非常快。
sent = TextBlob(tweet.decode('utf-8')).sentiment
现在,我尝试切换到NaiveBayesAnalyzer,发现运行时对于我的需要是不切实际的。(每条推特接近5秒)
sent = TextBlob(tweet.decode('utf-8'), analyzer=NaiveBayesAnalyzer()).sentiment
我以前使用过scikit学习实
对于电影评论数据集,我正在创建一个朴素的bayes多项式模型。现在,在培训数据集中,每种类型都有评论。因此,与其为电影评论数据集创建一个通用模型--忽略了类型特征,我还应该如何训练一个模型,同时考虑到电影评论数据集的体裁特征--还包括与评论中出现的单词相关的tf。我是否需要为每一种类型创建一个模型,还是可以将其合并到一个模型中?
Training Dataset Sample:
genre, review, classification
Romantic, The movie was really emotional and touched my heart!, Positive
Action
我正在尝试使用Python读取csv文件中的数据,代码如下: with open("test.csv", 'r') as csv_data:
csv_reader = csv.reader(csv_data, delimiter=',', quotechar='"')
for row in csv_reader:
print(row)
print(row[0]) 这是我的csv文件:https://drive.google.com/open?
我正在制作一个电影评级应用程序,用户可以将一部电影评级为“喜欢”或“不喜欢”。所以我做了3个表的用户,电影和评级。选票表的例子是:
userID movieID Vote
x a li
y a dli
y b li
w a li
该表的架构是:
userID - PrimaryKey
movieID - PrimaryKey
Vote - Enum('li','dli')
我已经将userID和movie
我是Clojure的新手,对于Clojure专家来说,我有一个有趣的问题。我正在阅读“集体智能编程”这本书,并尝试用Clojure编写示例(这本书中的所有示例都是Python编写的)。在第一章中,我们有一个电影评论家的哈希图设置,以及他们对不同电影的排名。它看起来是这样的:
{"Lisa Rose" {"Lady in the Water" 2.5, "Snakes on a Plane" 3.5 },
"Gene Seymour" {"Lady in the Water" 3.0, "Snakes on
我在python中的NLTK包中使用WordNetLemmatizer()函数来对电影评论数据集的整个句子进行修饰。
这是我的代码:
from nltk.stem import LancasterStemmer, WordNetLemmatizer
lemmer = WordNetLemmatizer()
def preprocess(x):
#Lemmatization
x = ' '.join([lemmer.lemmatize(w) for w in x.rstrip().split()])
# Lower case
x = x.lo