文章目录
- 相关python模块
- 步骤一:准备自己的训练数据
- 步骤二:读取并处理数据
- 步骤三:特征提取
- 步骤四:训练机器学习模型
- 步骤五:部署模型
相关python模块
pip install pandas
pip install scikit-learn
pip install nltk
当前使用版本
Python 3.10.12
scikit-learn 1.2.2
pandas 2.0.3
nltk 3.8.1
需要先建立自己的情感分析模型,然后再通过以下步骤来实现:
步骤一:准备自己的训练数据
首先,你需要准备带有情感标签的文本数据。这些文本可以是来自于社交媒体、产品评论、新闻文章等,并且需要标记它们的情感类别,如正面、负面或中性。
例如,假设你有一个包含电影评论的 CSV 文件,每行包括评论文本和相应的情感类别(positive, negative, neutral
):
text,sentiment
"This movie was fantastic!",positive
"I didn't like this film.",negative
"The plot was boring.",negative
"This film exceeded my expectations.",positive
"This movie is okay.",neutral
利用pandas来创立CSV文件
import pandas as pd# 创建资料
data = {'text': ["This movie was fantastic!","I didn't like this film.","The plot was boring.","This film exceeded my expectations.","This movie is okay."],'sentiment': ['positive','negative','negative','positive','neutral']
}# 将这些资料转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)