imdb_word_index.json下载
时间: 2023-10-12 19:02:53 浏览: 163
imdb_word_index.json 是一个数据文件,主要用于自然语言处理任务中的文本分类。它是 IMDb(互联网电影数据库)数据集的一部分,该数据集包含大量的电影评论文本。
imdb_word_index.json 文件包含了一个字典,其中包含了一系列单词和它们对应的索引值。这些索引值用来表示每个单词在文本中的位置。
要下载 imdb_word_index.json 文件,可以按照以下步骤进行:
1. 打开互联网浏览器,访问 IMDb 数据集的官方网站。
2. 在网站上寻找关于数据集的下载链接或页面。
3. 在下载链接或页面上找到 imdb_word_index.json 文件的下载选项。
4. 点击下载选项,选择保存文件的位置(例如电脑的下载文件夹)。
5. 等待下载完成,然后可以在保存的位置找到 imdb_word_index.json 文件。
下载完成后,可以使用合适的编程语言和工具读取该文件,就可以使用其中的字典数据进行文本分类等自然语言处理任务了。
相关问题
word_index = imdb.get_word_index()
这是一个在使用Keras中的IMDB数据集时获取单词索引的代码行。IMDB数据集包含了电影评论的文本数据以及相应的情感标签,这个代码行可以用来获取这个数据集中所有单词的索引,并将它们存储在一个字典中,以便后续使用。注意,这个字典中的键值对是以单词为键,以整数为值,整数表示的是这个单词在数据集中的出现次数。
data_df.select(data_df("written_by"),data_df("imdb_rating").cast("float")) print(writer_df.show()) val writer_avgdata = writer_df.groupBy("written_by"). mean("imdb_rating").orderBy($"avg(imdb_rating)".desc).toDF()
这段代码的作用是选取DataFrame对象中的written_by和imdb_rating列,并将imdb_rating列的数据类型转换为float类型,然后按照written_by列进行分组,计算imdb_rating列的平均值,并按照平均值进行降序排序,最后将结果转换为DataFrame对象。可以使用以下代码来运行:
```scala
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame}
import org.apache.spark.sql.functions._
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Aggregate IMDb Ratings")
.getOrCreate()
val csvPath = "hdfs://path/to/your/csv/file.csv"
val df: DataFrame = spark.read
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.csv(csvPath)
val writer_df = df.select(df("written_by"), df("imdb_rating").cast("float"))
writer_df.show()
val writer_avgdata = writer_df.groupBy("written_by")
.mean("imdb_rating")
.orderBy($"avg(imdb_rating)".desc)
.toDF()
writer_avgdata.show()
```
在这里,我们首先使用上一个示例中的代码来读取CSV文件并创建DataFrame对象。接下来,我们使用DataFrame API的select方法来选取written_by和imdb_rating这两列,并使用cast方法将imdb_rating列的数据类型转换为float类型。然后,我们使用DataFrame API的groupBy和mean方法来按written_by列进行分组,并计算imdb_rating列的平均值。接下来,我们使用orderBy方法来按照平均值进行降序排序。最后,我们使用toDF方法将结果转换为DataFrame对象,并将其分配给变量writer_avgdata中,并使用DataFrame API的show方法来查看结果。