基于豆瓣评价的文本分析——以《流浪地球》为例项目背景 在电影行业飞速发展的当今，电影已经成为了非常普遍的娱乐选择，中国电影最近几年也是突飞猛进，越来越多的人走进电影院。而信息媒体的发展也使得所有人都拥有了随时随地与世界各地的人讨论电影的机会，电影无疑已经进入了全民关注，全民讨论时代。 但是随着越来越多的电影上映，越来越大的阅片量，大家对电影质量和制作水平的要求也越来越高。电影出品方想要斩获高票房，
介绍情感分析是自然语言处理领域的重要方向，在生活中有很多的应用场景，比如做一个电商网站，卖家需要时刻关心用户对于商品的评论是否是正面的。再比如做一个电影的宣传和策划，电影在键盘侠们中的口碑也至关重要。互联网上关于任何一个事件或物品都有可能产生成千上万的文本评论，如何对用户的评价做一个正确的分析是一个很有挑战的事情。今天我们就通过深度学习来对电影评论文本进行情感分析。数据集本次项目使用Imdb电影评
原创
2021-04-06 11:16:47
4987阅读
摘要：一部制作精良的影视剧不仅应具备良好的感官享受，还应具备充沛的情感表达，演员若能够合理把握情感表达技巧，对影视作品口碑的提升具有重要帮助。本文在对影视戏剧表演中运用感情表现技巧的价值进行综合阐述的基础上，分析了影视戏剧表演中感情表现技巧的应用对策，希望能够为相关人士提供借鉴和参考。关键词：专业学习；影视剧表演；感情表现技巧前言：随着传播媒介的增加，各类影视戏剧应接不暇，呈现多样性的发展特点，然
1.摘要随着社交网络的兴起,更多人选择在网络上发表自己对影视作品的观点,这为影视投资人了解观众对电影的反馈提供了更方便的途径.例如,豆瓣影评中包含了海量用户或积极或消极的情感观点,而分析豆瓣影评的情感倾向能够辅助投资人进行决策,提升作品质量.大量数据分析必须借助计算机技术手段完成,其中情感分析是自然语言处理(natural language processing,NLP)的一个方向,常用来分析判断
豆瓣影评分析任务具体描述如下: 1）豆瓣电影（https://movie.douban.com/）评论情感分类，要求爬取豆瓣电影中不同电影的评论及其评分（星星数），以评论作为输入，评论分类别作为输出，进行情感分类实验（1-2颗星为“负面”、3颗星为“中性”、4-6颗星为“正面”），最后以合适的方式展示结果。模型分两步1.爬虫2.模型搭建1.爬虫这里爬的是热门的电影(评论更具有代表性,能得到的种类更
本案例将豆瓣电影中《哪吒之魔童降世 》的短评进行分析情感分析，相关短评获取方法这里通过软件采集。需求一 ：电影上映后每天的评论数量走势 需求二：电影上映后每天的评分走势 需求三：查看5个评分的各自占比情况 最后用词云展示影评数据导入相关包及数据import jieba
import wordcloud
import numpy as np
import pandas as pd
import ma
# Python电影评论情感分析实现教程
## 前言
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python实现电影评论的情感分析。无论是刚入行的小白还是经验丰富的开发者，都可以通过本教程来学习和掌握这一技能。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤。下面是一个简单的流程图来说明各个步骤：
```mermaid
journey
title 实现电影评论情感分析
sect
一、舆情分析舆情分析很多情况下涉及到用户的情感分析，或者亦称为观点挖掘，是指用自然语言处理技术、文本挖掘以及计算机语言学等方法来正确识别和提取文本素材中的主观信息，通过对带有情感因素主观性文本进行分析，以确定该文本的情感倾向。文本情感分析的途径： 关键词识别 词汇关联 统计方法 概念级技术目前主流的情感分析方法主要有两种：基于情感词典的分析法和基于机器学习的分析法1、 基于情感词典的情感分析是指根
0、前言RNN网络因为使用了单词的序列信息，所以准确率要比前向传递神经网络要高。 网络结构：首先，将单词传入 embedding层，之所以使用嵌入层，是因为单词数量太多，使用嵌入式词向量来表示单词更有效率。在这里我们使用word2vec方式来实现，而且特别神奇的是，我们只需要加入嵌入层即可，网络会自主学习嵌入矩阵。通过embedding 层, 新的单词表示传入 LSTM cells。这将是一个递归
分析步骤 数据集 现在我们有一个经典的数据集IMDB数据集，地址：http://ai.s
原创
2022-09-23 18:18:25
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学习总结文章目录学习总结一、用字符串表示的数据类型二、电影数据集IMDb三、文本字符串的数值化3.1将文本数据表示为词袋
原创
2022-08-25 10:40:54
1914阅读
1评论
kaggle没什么可怕的。
简单的算法也很有效，逻辑回归打遍天下。
数据预处理和特征工程很重要。
Kaggle竞赛网站：
https://www.kaggle.com/c/sentiment-analysis-on-movie-reviews
1. 导入数据集
import pandas as pd
data_train = pd.read_csv('./train.tsv', sep = '\t
前言最近看了沈腾主演的电影《西虹市首富》,心想怎么没有十个亿砸我头上，我保证比王多鱼还败家，但是细细一想，要是真的砸脑袋上，估计就随给王多鱼他二爷去了。 闲话少说，言归正传，电影上映一段时间，王多鱼花光的十个亿早就又赚回来了，不过这个不是咱们关注的重点，今天咱们就来看看用户对这部电影的评价，并且借助机器学习来简单分析下，看看这里有什么好玩的东西。分析工具：分析之前先介绍下数据来源和工具： 数据
情感分析是一种自然语言处理问题，可以理解文本并预测潜在意图。在本文中，你将了解如何使用 Keras 深度学习库将电影评论的情绪预测为正面或负面。看完这篇文章，你会知道：关于自然语言处理的 IMDB 情感分析问题以及如何在 Keras 中加载如何在 Keras 中使用词嵌入解决自然语言问题如何针对 IMDB 问题开发和评估多层感知模型如何针对 IMDB 问题开发卷积神经网络模型让我们开始吧。 文章目
情感分析涉及分析句子或文本文档所表达的想法。现用多对一的体系结构来实现多层RNN以用于情感分析。输入或输出的数据将会属于以下三种不同的类别： ·多对一：输入数据是一个序列，但输出数据不是序列而是固定的向 量。例如，情感分析的输入基于文本，而输出是分类标签。 ·一对多：输入数据是标准格式，不是序列，而输出数据是序列。一个例子是图像字幕，输入是图像，输出是英语短语。 ·多对多：输入和输出阵列都是序列。
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2023-09-04 14:43:47
269阅读
<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title></head><body> <header></header> <nav></nav>
原创
2022-03-11 21:02:00
123阅读
最近读了《Python深度学习》，是一本好书，很棒，隆重推荐。本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（FrançoisChollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展
原创
精选
2021-03-31 17:18:05
2292阅读
最近读了《Python深度学习》，是一本好书，很棒，隆重推荐。本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（FrançoisChollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展
原创
2021-03-31 17:18:32
717阅读
情感分析是大数据时代常见的一种分析方法，多用于对产品评论的情感挖掘，以探究顾客的满意度程度。在做情感分析时，有两种途径：一种是基于情感词典的分析方法，一种是基于机器学习的方法，两者各有利弊。 在此，笔者主要想跟大家分享基于python平台利用情感词典做情感分析的方法。本文主要参考这篇文章，在此文章中，博主用一句简单的语句“我今天很高兴也非常开心”向我们清楚的展示的利用情感词典做情感分析的方法，这篇
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2023-08-28 15:56:59
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背景情感分析有很多的应用场景，比如做一个电商网站，卖家需要时刻关心用户对于商品的评论是
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2022-08-24 16:46:44
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