电影评论情感分类python3.6

电影评论情感分类是一个有趣且挑战性的问题，特别是使用Python 3.6进行情感分类更加有趣。首先，我们需要一个合适的数据集，其中包含有打上情感标签的电影评论文本。可以使用一些公共的数据集，如IMDB电影评论数据集。

在Python 3.6中，我们可以使用自然语言处理库NLTK来处理文本数据。首先，我们需要对文本进行预处理，包括去除标点符号、转换为小写字母等等。然后，我们可以使用NLTK库中的词袋特征提取器或TF-IDF特征提取器来将文本转化为数值特征向量。

接下来，我们需要选择一个分类器来对情感进行分类。有很多机器学习算法可以用于情感分类，包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等等。我们可以使用scikit-learn库中的这些算法来训练我们的情感分类模型。

在Python 3.6中，我们可以使用以下代码来加载数据集、预处理文本、提取特征并训练分类器：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

nltk.download('stopwords')

# 加载数据集
data = load_data()

# 预处理文本
preprocessed_data = preprocess_data(data)

# 提取特征
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=stopwords.words('english'))
features = vectorizer.fit_transform(preprocessed_data)

# 定义标签
labels = data['sentiment']

# 划分训练集和测试集
train_features, test_features, train_labels, test_labels = split_data(features, labels)

# 训练分类器
classifier = SVC()
classifier.fit(train_features, train_labels)

# 预测
predictions = classifier.predict(test_features)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(test_labels, predictions)

以上是基于Python 3.6的情感分类代码的示例。在实际应用中，可能还需要进行更多的数据处理和特征工程的步骤，以及使用交叉验证等技术来提高模型的准确性。