Jupyter电商产品评论情感分析代码

时间: 2023-07-09 08:47:08 浏览: 94
以下是一个基于Python的Jupyter Notebook电商产品评论情感分析代码,使用了自然语言处理库NLTK和机器学习库Scikit-learn: 首先,我们需要导入所需的库: ```python import pandas as pd import numpy as np import re import nltk from nltk.corpus import stopwords from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import classification_report ``` 接着,我们需要读取数据集,并进行一些简单的数据清洗: ```python # 读取数据 df = pd.read_csv('reviews.csv') # 数据清洗 df.dropna(inplace=True) df.reset_index(drop=True,inplace=True) df['rating'] = np.where(df['rating'] > 3, 1, 0) ``` 然后,我们需要对评论进行分词,并去除停用词: ```python # 分词 def tokenize(text): tokens = nltk.word_tokenize(text) stems = [] for item in tokens: stems.append(nltk.PorterStemmer().stem(item)) return stems # 去除停用词 stop_words = set(stopwords.words('english')) stop_words.add('br') cv = CountVectorizer(tokenizer=tokenize, stop_words=stop_words) ``` 接着,我们需要计算TF-IDF并将数据集分为训练集和测试集: ```python # 计算TF-IDF tfidf_transformer = TfidfTransformer() # 分割数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['review'], df['rating'], random_state=0) X_train_counts = cv.fit_transform(X_train) X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts) ``` 然后,我们需要使用朴素贝叶斯进行分类: ```python # 训练模型 clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, y_train) # 预测测试集 X_test_counts = cv.transform(X_test) X_test_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_test_counts) y_pred = clf.predict(X_test_tfidf) ``` 最后,我们需要评估模型的性能并输出分类报告: ```python # 输出分类报告 print(classification_report(y_test, y_pred)) ``` 以上就是一个简单的基于Jupyter Notebook的电商产品评论情感分析代码。

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