9、电影评论情感分析：从数据准备到模型构建

电影评论情感分析：从数据准备到模型构建

1. 数据准备与词汇表构建

在进行电影评论情感分析时，数据准备是至关重要的一步。首先，我们需要构建一个合适的词汇表，这有助于后续将文本数据转化为适合模型处理的形式。

以下是构建和保存最终词汇表的代码示例：

from collections import Counter

# 假设 process_docs 函数已定义
# 定义词汇表
vocab = Counter()
# 将所有文档添加到词汇表
process_docs('txt_sentoken/neg', vocab)
process_docs('txt_sentoken/pos', vocab)
# 打印词汇表的大小
print(len(vocab))
# 打印词汇表中出现频率最高的 50 个单词
print(vocab.most_common(50))
# 保留出现次数大于 5 的词元
min_occurane = 5
tokens = [k for k, c in vocab.items() if c >= min_occurane]
print(len(tokens))
# 将词元保存到词汇表文件
save_list(tokens, 'vocab.txt')

运行上述代码后，会将选定的单词保存到文件中。查看和研究这个词汇表，有助于我们更好地准备数据。

接下来，我们可以使用这个词汇表来创建电影评论数据集的预处理版本。具体步骤如下：
1. 加载词汇表：

# 加载文档到