【源码】基于Python的Film Comment Sentiment Analysis项目

项目简介

该项目主要实现电影评论文本的情感分类。借助机器学习技术，模型能从大规模标注文本中学习判断指定文本的情感极性，分为正面和负面。项目所用数据集已划分为训练集和测试集，包含正面和负面的电影评论。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对原始数据进行初步处理，涵盖文本清洗、转换和分割。
2. 模型训练与比较：运用三种预训练模型（bert-large-cased、xlnet-large-cased和roberta-large）对处理后的数据进行训练，并对比效果。
3. 模型优化：通过不同的数据处理方式，进一步提升roberta-large模型的表现。
4. 评估指标：使用准确率和F1分数评估模型在测试集上的性能。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件。 1. 环境准备：确保已安装Python环境以及必要的库，如pandas、simpletransformers和sklearn。 2. 数据准备：按照项目目录结构，将训练集和测试集放置到正确位置。 3. 数据预处理：运行data_prep.py脚本进行数据的初步处理。 4. 模型比较：运行model_comparison.py脚本对比不同模型的性能。 5. 查看结果（可选）：运行final_results.py脚本查看最佳模型在测试集上的表现。 6. 模型训练与评估（可选）：运行roberta.py脚本进行模型的训练和评估，包括二分类和多分类的测试和比较。

用户需根据自身环境和需求进行相应的配置和调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】