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如何用Python和机器学习训练中文文本情感分类模型?

利用Python机器学习框架scikit-learn,我们自己做一个分类模型,对中文评论信息做情感分析。其中还会介绍中文停用词的处理方法。 疑惑 前些日子,我在微信后台收到了一则读者的留言。 我一下子有些懵——这怎么还带点播了呢? 但是旋即我醒悟过来,好像是我自己之前挖了个坑。 之前我写过《 如何用Python从海量文本抽取主题? 》一文,其中有这么一段: 为了演示的流畅,我们这里忽略了许多细节。很多内容使用的是预置默认参数,而且完全忽略了中文停用词设置环节,因此“这个”、“如果”、“可能”、“就是”这样的停用词才会大摇大摆地出现在结果中。不过没有关系,完成比完美重要得多。知道了问题所在,后面改进起来很容易。有机会我会写文章介绍如何加入中文停用词的去除环节。 根据“自己挖坑自己填”的法则,我决定把这一部分写出来。 我可以使用偷懒的办法。 例如在原先的教程里,更新中文停用词处理部分,打个补丁。 但是,最近我发现,好像至今为止,我们的教程从来没有介绍过如何用机器学习做情感分析。 你可能说,不对吧? 情感分析不是讲过了吗?老师你好像讲过《 如何用Python做情感分析? 》,《 如何用Pyt...

tf.assert_positive

assert_positive(x, data=None, summarize=None, message=None, name=None) Assert the condition `x > 0` holds element-wise. Example of adding a dependency to an operation: ```python with tf.control_dependencies([tf.assert_positive(x)]): output = tf.reduce_sum(x) ``` Positive means, for every element `x[i]` of `x`, we have `x[i] > 0`. If `x` is empty this is trivially satisfied. Args: x: Numeric `Tensor`. data: The tensors to print out if the condition is False....

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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