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

在进行情感分析之前，我们需要对电影评论数据进行预处理。首先，我们会将临时存储的表情符号添加到处理后的文档字符串末尾，并去除表情符号中的鼻子字符（如 :-) 中的 - ）以保证一致性。

以下是验证预处理函数 preprocessor 是否正常工作的代码：

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

接着，我们将预处理函数应用到数据框中的所有电影评论上：

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

2. 文档分词

成功准备好电影评论数据集后，我们需要考虑如何将文本语料库拆分为单个元素。一种简单的分词方法是按空白字符将清理后的文档拆分为单个单词：

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