英文电影评论情感分类（Kaggle竞赛）代码

以下是一个比较完整的英文电影评论情感分类（Kaggle竞赛）的Python代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import re
from bs4 import BeautifulSoup
from nltk.corpus import stopwords
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import classification_report

# 导入数据集
train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')

# 数据预处理
def clean_text(text):
    # 去除HTML标签
    text = BeautifulSoup(text, 'html.parser').get_text()
    # 去除非字母字符
    text = re.sub('[^a-zA-Z]', ' ', text)
    # 将文本转化为小写字母
    text = text.lower()
    # 分词
    words = text.split()
    # 去除停用词
    words = [w for w in words if not w in stopwords.words('english')]
    # 将单词重新组合成文本
    text = ' '.join(words)
    return text

train_data['review'] = train_data['review'].apply(clean_text)
test_data['review'] = test_data['review'].apply(clean_text)

# 训练模型
pipeline = Pipeline([
    ('tfidf', TfidfVectorizer()),
    ('clf', MultinomialNB())
])

parameters = {
    'tfidf__max_df': [0.25, 0.5, 0.75],
    'tfidf__ngram_range': [(1, 1), (1, 2)],
    'clf__alpha': [0.1, 1, 10]
}

grid_search = GridSearchCV(pipeline, parameters, cv=5, n_jobs=-1, verbose=1)
grid_search.fit(train_data['review'], train_data['sentiment'])

# 预测并计算准确率
test_pred = grid_search.predict(test_data['review'])
print(classification_report(test_data['sentiment'], test_pred))

在这个示例中，我们首先定义了一个函数用于对文本数据进行清洗和预处理。然后使用了TfidfVectorizer进行特征提取，并使用了MultinomialNB朴素贝叶斯算法进行情感分类。使用了GridSearchCV进行超参数调优。

需要注意的是，这只是一个示例，实际情况可能需要更多的数据预处理、特征工程等步骤，同时也可以尝试其他的机器学习算法或深度学习模型进行情感分类。