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
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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
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2023-12-28 14:56:10
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基于LMDB电影影评数据集进行情感分类 文章目录基于LMDB电影影评数据集进行情感分类数据集介绍数据预处理：词频表的构造特征工程代码整理附录 数据集介绍 标签数据集包含5万条IMDB影评，专门用于情绪分析。评论的情绪是二元的，这意味着IMDB评级< 5导致情绪得分为0，而评级>=7的情绪得分为1。没有哪部电影的评论超过30条。标有training set的2.5万篇影评不包括与2.5
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2023-12-20 09:29:38
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Dataset之IMDB影评数据集：IMDB影评数据集的简介、下载、使用方法之详细攻
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2022-04-19 14:25:35
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Dataset之IMDB影评数据集：IMDB影评数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略目录IMDB影评数据集的简介File descriptionsData fieldsIMDB影评数据集的下载IMDB影评数据集的使用方法IMDB影评数据集的简介 标签数据集包含5万条IMDB影评，专门用于情绪分析。评论的情绪是二元的，这意味...
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2021-06-15 20:44:40
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IMDB-WIKI人脸数据集说明flyfish数据来源两个地方 IMDb和WikipediaIMDb介绍IMDb全称是互联网电影资料库（Internet Movie Database）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。 数据集中总共有523,051张面部图像，其中从IMDB的20,284名名人和维基百科的62,328名名人获得了460,723张面部图像。关于两个网
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2024-01-14 23:33:41
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IMDB影评倾向分类 - N-Gram
原创
精选
2023-07-27 23:27:16
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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
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2024-04-26 17:22:16
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可以得到下面数字部分信息(上下两块)。在Pycharm中查看xml格式文件(左右两块)，你就会发现有对应信息。通过上图你就可以将数字6对上号了，其他数字一样的。def get_numbers(u):
"""
对猫眼的文字反爬进行破解
"""
cmp = re.compile(",\n url\('(//.*.woff)'\) format\('w
本文中我希望用IMDB数据集和神经网络对数据集中的影评内容进行“正面影评”和“负面影评”的二分类。IMDBIMDB数据集
原创
2023-02-17 10:00:36
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def max_score(film):
return data[user2][film]
def score_different(use, fil):
score = 0
for filmName in fil:
# sum = abs(data[use][filmName]-user[filmName])
# if(sum!=0):
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2023-07-25 13:28:08
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这里既有AI，又有生活大道理，无数渺小的思考填满了一生。 原文 | Thursday, October 28, 2021Posted by Dana Alon and Jeongwoo Ko, Software Engineers, Google Research 情绪是社会互动的一个关键方面，影响着人们的行为方式，塑造着人际关系。这在语言方面尤
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2024-08-13 11:56:06
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IMDB电影数据分析#0 导入库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#1数据导入
imdb = pd.read_csv('.\\tmdb_5000_movies.csv')
#大概看一下数据是什么样的
imdb.head(3)
#imdb.inf
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2023-07-31 17:16:39
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背景 随着Internet的日渐普及，人们对于看电影的需求不单单只是到电影院购买一张电影票这么简单了。手机、电脑上各种观影软件填补了许多人对于电影的渴望，但是如何能够在视频软件中快速、准确地定位到用户喜欢什么电影这种看不见摸不着的想法，成为了开发者一直探讨的问题。电影推荐系统在此种情景下应运而生，2006年Netflix的百万美金大赛将此类技术推向高潮，在那之后的十余年间，各种电影推荐算法层出不穷
文章目录IMDB 数据集介绍Keras中使用IMDB数据集加载相应的包加载 IMDB 数据集查看数据样式准备数据创建验证集构建模型编译模型训练模型绘制训练损失和验证损失绘制训练精度和验证精度评估模型模型预测 IMDB 数据集介绍IMDB 数据集包含来自互联网电影数据库（IMDB）的 50 000 条严重两极分化的评论。数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用于测试的 25 000 条评论
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2023-07-18 12:37:29
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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
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2024-09-21 13:44:04
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打开看下labeledTrainData.tsv数据的样子：第一列是id标识符，第二列是情感评价，包含正面和负面的，第三列是相关语句。读取数据集：import pandas as pdfrom bs4 import BeautifulSSouppath="/content/drive/My Drive/textClassifier/data/rawData/"with open(path+"un
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2020-07-25 15:19:00
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2评论
# Spark分析电影评分数据集
## 引言
随着互联网的发展，人们对于电影的需求越来越大。为了满足用户的需求，许多电影评分网站应运而生，如IMDb、豆瓣电影等。这些网站为用户提供了一个平台，可以查看电影的评分和评论，从而帮助用户做出选择。
然而，这些电影评分网站上的数据量非常庞大，以致于难以直接分析。因此，我们需要使用强大的工具来处理和分析这些数据。其中，Apache Spark是一个非常
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2023-08-17 11:35:58
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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
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2024-04-26 17:28:18
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