21、机器学习在情感分析中的应用

机器学习在情感分析中的应用

在进行情感分析时，我们通常需要将文本数据转换为适合机器学习算法处理的数值形式。本文将详细介绍如何使用机器学习进行情感分析，包括数据处理、模型构建和特征提取等方面的内容。

1. 数据存储与验证

为了方便后续使用，我们将打乱后的电影评论数据集存储为 CSV 文件。以下是具体的代码实现：

import numpy as np
np.random.seed(0)
df = df.reindex(np.random.permutation(df.index))
df.to_csv('movie_data.csv', index=False, encoding='utf-8')

为了确保数据已成功以正确格式保存，我们可以读取 CSV 文件并打印前三个示例的摘录：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('movie_data.csv', encoding='utf-8')
df.head(3)

在继续下一步之前，我们还需要确认 DataFrame 是否包含全部 50,000 行数据：

df.shape

输出结果应为 (50000, 2) 。

2. 词袋模型介绍

在将文本数据传递给机器学习算法之前，我们需要将其转换为数值形式。