Sentiment Analysis on Movie Reviews 项目推荐

Sentiment Analysis on Movie Reviews 项目推荐

samr An entry to kaggle's 'Sentiment Analysis on Movie Reviews' competition 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/samr

1. 项目基础介绍及编程语言

Sentiment Analysis on Movie Reviews（SAMR）是一个开源项目，旨在参与Kaggle举办的 sentiment 分析竞赛。该项目采用 Python 3 编程语言，基于 scikit-learn 和 nltk 库构建。它提供了一个基准，用于在 Rotten Tomatoes 数据集上测试和比较不同的情感分析算法。

2. 项目核心功能

项目的核心功能是构建一个能够对电影评论中的短语进行情感分类的算法。这个算法将短语分为五个类别：负面、稍微负面、中性、稍微正面和正面。通过利用机器学习模型，如随机森林分类器和词袋模型，该算法能够有效地识别和分类文本中的情感倾向。

3. 项目最近更新的功能

最近的更新主要包括以下几点：

• 改进了模型配置文件，允许用户更灵活地调整模型的超参数。
• 增加了对数据集中重复条目的检查，提高了模型在训练和预测时的准确性。
• 优化了部分代码，提高了算法的运行效率。

请注意，这些更新都是为了提高模型的性能和易用性，使其能够更好地适应不同的数据集和任务要求。项目的详细更新记录可以在其 GitHub 仓库的 Commit 历史中查看。

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