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
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
本文通过TensorFlow中的LSTM神经网络方法进行中文情感分析
需要依赖的库numpyjiebagensimtensorflowmatplotlibsklearn1.导入依赖包# 导包
import re
import os
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.py
电影文本情感分类Github地址 Kaggle地址这个任务主要是对电影评论文本进行情感分类，主要分为正面评论和负面评论，所以是一个二分类问题，二分类模型我们可以选取一些常见的模型比如贝叶斯、逻辑回归等，这里挑战之一是文本内容的向量化，因此，我们首先尝试基于TF-IDF的向量化方法，然后尝试word2vec。# -*- coding: UTF-8 -*-
import pandas as pd
im
MoReS is a Sentimental Analysis Framework on Movie Reviews. It covers data pre-processing, token embedding, and Bi-directional Long-Short-Term-Memory (LSTM) based network architecture for a structural
深度学习入坑笔记之四---电影评论文本分类问题数据下载数据处理模型搭建模型评估总结 电影的影评一般分为正面（positive）或负面（nagetive）两类。这是一个二元（binary）或者二分类问题，一种重要且应用广泛的机器学习问题。 我们将使用来源于网络电影数据库（Internet Movie Database）的 IMDB 数据集（IMDB dataset），其包含 50,000 条影
IMDB影评的情感分析任务学习目标了解影评情感分析任务和IMDB数据集。掌握使用RNN模型完成IMDB影评情感分析任务的实现流程。掌握对比不同隐层的RNN模型对情感分析任务的影响。任务说明对IMDB影评语料进行情感分析，是NLP中典型的应用案例，它的输入是一段文本，输出该段文本为“积极”或“消极”的态度，这是典型的二分类任务。与此同时，我还将在此任务基础上对所使用的RNN模型进行改进，增加更多的隐
# -*- coding: utf-8 -*-"""论文代码基于Transformer模型的电影评论感情分析- 环境 tensorflow==2.7.0 GPU numpy==1.19.5 matplotlib==3.2.2"""im
原创
2022-07-01 17:19:04
568阅读
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
⽂本分类是⾃然语⾔处理的⼀个常⻅任务，它把⼀段不定⻓的⽂本序列变换为⽂本的类别。它的⼀个⼦问题：使⽤⽂本情感分类来分析⽂本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着⼴泛的应⽤。例如，我们可以分析⽤户对产品的评论并统计⽤户的满意度，或者分析⽤户对市场⾏情的情绪并⽤以预测接下来的⾏情。 这里将应⽤
# 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
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
本数据集为由斯坦福大学发布的IMDB电影评论数据集，包含25000条英文的电影评论及其情感标签，可用于情感分析任务。
原创
2022-10-17 12:01:03
288阅读
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
1406阅读
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，
在 Google Colab 中运行在 GitHub 上查看源代码下载 notebookNote: 我们的 TensorFlow 社区翻译了这些文档。因为社区翻译是尽力而为， 所以无法保证它们是最准确的，并且反映了最新的 官方英文文档。如果您有改进此翻译的建议， 请提交 pull request 到 tensorflow/docs
原创
2021-12-23 15:26:48
983阅读
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
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
1907阅读
1评论
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
