【干货】–基于Python的文本情感分类
技术文章 / 2018-01-29

前言 在上一期《【干货】–手把手教你完成文本情感分类》中我们使用了R语言对酒店评论数据做了情感分类,基于网友的需求,这里再使用Python做一下复现。关于步骤、理论部分这里就不再赘述了,感兴趣的可以前往上面提到的文章查看。下面给出Python的具体代码。 Python代码 # 导入第三包 import jieba from sklearn.feature_extraction.text…

使用python+机器学习方法进行情感分析(详细步骤)
技术文章 / 2018-01-04

不是有词典匹配的方法了吗?怎么还搞多个机器学习方法。 因为词典方法和机器学习方法各有千秋。 机器学习的方法精确度更高,因为词典匹配会由于语义表达的丰富性而出现很大误差,而机器学习方法不会。而且它可使用的场景更多样。无论是主客观分类还是正负面情感分类,机器学习都可以完成任务。而无需像词典匹配那样要深入到词语、句子、语法这些层面。 而词典方法适用的语料范围更广,无论是手机、电脑这些商品,还是书评、影评…