英文电影评论情感分类（Kaggle竞赛）代码

以下是英文电影评论情感分类的Kaggle竞赛的代码：

1. 数据预处理：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
df = pd.read_csv('train.csv')

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['review'], df['sentiment'], test_size=0.2, random_state=42)

# 处理数据
import re
import string
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

lemmatizer = WordNetLemmatizer()
stop_words = stopwords.words('english')

def preprocess(text):
    text = text.lower() # 小写化
    text = re.sub('\[.*?\]', '', text) # 移除方括号及其内容
    text = re.sub('[%s]' % re.escape(string.punctuation), '', text) # 移除标点符号
    text = re.sub('\w*\d\w*', '', text) # 移除包含数字的单词
    text = re.sub('[‘’“”…]', '', text) # 移除不规则的单引号、双引号和省略号
    tokens = re.split('\W+', text) # 分词
    tokens = [lemmatizer.lemmatize(word) for word in tokens if word not in stop_words] # 词形还原和移除停用词
    return ' '.join(tokens)

X_train = X_train.apply(lambda x: preprocess(x))
X_test = X_test.apply(lambda x: preprocess(x))

2. 特征提取：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 特征提取
tfidf_vect = TfidfVectorizer(max_features=5000)
tfidf_vect.fit(X_train)
X_train_tfidf = tfidf_vect.transform(X_train)
X_test_tfidf = tfidf_vect.transform(X_test)

3. 模型训练和评估：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 模型训练
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train_tfidf, y_train)

# 模型评估
y_pred = lr.predict(X_test_tfidf)
print('Test accuracy is {}'.format(accuracy_score(y_test, y_pred)))

在这个例子中，我们使用了逻辑回归作为分类模型，使用TF-IDF作为特征提取方法。我们可以使用其他的模型和特征提取方法，比如使用词袋模型和使用神经网络等。