情感分析（Python3） 目录 项目描述 挑战包括将Yelp，IMDB和Amazon的产品评论归为正面还是负面； 给定评论评论的文本作为输入。 本练习的重点是机器学习中称为自然语言处理的一个领域。 目的是根据文字预测情绪-陈述背后的情感意图。 例如，句子：“这部电影太可怕了！” 拥有负面情绪，而“喜欢这部电影杰作”则具有正面情绪。 为了简化任务，我们将情感视为二进制：标签1表示句子具有正面情绪，标签0表示句子具有负面情绪。 数据集 数据集分为三个文件，代表三个不同的来源-Amazon，Yelp和IMDB。 任务是使用Yelp和IMDB数据作为训练集构建情感分析模型，并在Amazon数据上测试模型的性能。 每个文件都可以在输入目录中找到，并且包含1000行数据。 每行包含一个句子，一个制表符和一个标签-0或1。 技术领域 请参阅requirements.txt文件以获取完整的Pyth

通过从YELP中获取数据，实现基于内存的CF模型和基于模型的CF模型的简单推荐系统。

数据分析集 这是Yelp开放数据集的分类和情感分析

Yelp_Review_Categorization ## Url： ://avinav.science:4000/将Yelp文本评论分类为评分（这是在Google DevFest Buffalo 2015中完成的（24小时），从构思到在AWS中部署） 我们试图了解Yelp企业评论中的情绪和各种主题。 我们建议，这些数据是业务各个方面的反馈等级，将极大地帮助他们了解客户的React。 我们为餐厅提供简单的评分，0至5星，分为四个类别：“食物”，“服务”，“物有所值”和“氛围”。 该数据集由Yelp作为其公开提供。 我们是如何做到的？ -自然语言处理我们通过基于WordNet同义词集的语义相似性，从每条评论中提取每个句子并将其归为一类。 然后，我们计算句子的情感极性。 我们对评论中的每个句子都有（类别，情感极性）对，这些对合在一起（每个句子，每个评论）以给出总体类别评分。 我们还尝

java-yelp-dataset-formatting 在此项目中，我处理了yelp json数据，该数据格式不正确，无法使用R进行数据处理。这就是该程序将所有JSON文件转换为CSV的原因。 所有yelp数据集文件均为JSON格式。 如果要以编程方式读取所有这些文件，则将无法进行，因为其格式不符合预期。 所有文件都包含以下格式的数据， JSON对象1 JSON对象2。 。 。 JSON对象n等 它应采用以下格式， JSON对象1，JSON对象2 ，。 ，。 ，。 ，JSON对象n 这就是为什么我将所有JSON文件都转换为csv而不是更正JSON文件的原因。 您可以访问yelp数据集-此处

yelp.csv-数据集

Yelp 搜索 API 接口 一个简单的原型，根据 url 中的查询参数获取 yelp 结果并将它们呈现为 HTML 示例查询字符串可能是： ?term=korean&location=newyork&limit=10 可以在此处找到其他 Yelp 搜索参数： :

深层nlp NLP深度学习-Yelp评论

情感分类 情感分类是情感分类的项目。（以Yelp审查为输入） 资料资源 什么是新的 3.1 探索其他数字特征（而不是仅文本） 利用“有用”信息（由yelp提供的属性）进行weighted samples实验 使用“均值”处理缺失值 2.4 伯特转移学习 建立和调整bert模型。 可视化数据分配 2.3 改变表达句子向量的方式 建立和调整LSTM模型。 2.2 建立和调整LinearSVC模型。 建立和调整BernoulliNB模型。 建立和调整MLPClassifier模型。 建立和调整LogisticRegression模型。 建立和调整DecisionTree模型。 2.1 使用W2F创建情感分类 训练word representation模型 使用TSNE和PCA探索单词表示 1.1 使用tf-idf创建情感分类 建立和调整LinearSVC模型。 建立和调

Yelp评论情绪分析 利用ScalaSpark对yelp评论执行情感分析的简化程序。评论情绪将根据正面/负面的简单极性进行评分。 项目主要数据： ambari-node5.csc.calpoly.edu:/home/jchoi108/yelp_review_trimmed_v3.txt 演示幻灯片： 集思广益/概述/想法： 报告：