Keras文本分类实战(上)
很多时候,人们在网上晒各种东西、抒发情感。个体的情感分析可能没有多大用处,但对大多数人的情感进行分析,就能得到比较有趣的结果。想象一下,当一个热点新闻事件出现后,你可以通过分析大多数人的留言感知舆情,了解网络平台中人们的心情。本教程将会教你如何在社交平台上执行类似的分析操作。
用机器学习从文本中读取情绪称为情感分析(sentiment analysis),它是文本分类中突出的用例之一,属于自然语言处理(NLP)非常活跃的研究领域。其它应用比如,检测垃圾邮件、自动标记客户查询以及将文本分类为已定义的主题等。那么,如何做到这一点呢?
选择数据集
在开始之前,首先看看手上有什么数据。本文数据集来自UCI机器学习库中下载的Sentiment Labeled Sentences Data Set数据集。此