21、电影评论情感分析：从文本预处理到模型训练

电影评论情感分析：从文本预处理到模型训练

1. 文本预处理

在处理电影评论数据时，首先要对文本进行预处理。我们将临时存储的表情符号添加到处理后的文档字符串末尾，并为了保持一致性，从表情符号中移除鼻子字符（如 :-) 中的 - ）。

以下是验证预处理函数是否正确工作的代码示例：

>>> preprocessor(df.loc[0, 'review'][-50:])
'is seven title brazil not available'
>>> preprocessor("</a>This :) is :( a test :-)!")
'this is a test :) :( :)'

为了后续重复使用清理后的文本数据，我们将预处理函数应用到数据框中的所有电影评论：

>>> df['review'] = df['review'].apply(preprocessor)

2. 文档分词

成功准备好电影评论数据集后，需要将文本语料分割成单个元素。一种分词方法是通过空白字符将清理后的文档分割成单个单词：

>>> def tokenizer(text):
...     return text.split()
>>