但是数据中的评价都是中文评价,不是英文,能把代码修改为处理中文评价的吗?
时间: 2024-02-25 20:54:49 浏览: 19
当然可以。中文的停用词和标点符号与英文有所不同,你可以使用以下代码来处理中文评价:
```
import string
import jieba
# 定义停用词列表
stop_words = set([
'的', '了', '和', '是', '就', '都', '而', '及', '与', '于', '在', '也', '可以', '中', '以下', '这些', '之', '对', '不', '进行', '有', '更', '通过', '被', '到', '有关', '其中', '可以', '进行', '等', '到了', '就是'])
# 定义标点符号列表
punctuations = set(string.punctuation)
# 合并停用词和标点符号列表
stop_words.update(punctuations)
# 分词函数
def tokenize(text):
return [word for word in jieba.cut(text) if word not in stop_words]
# 示例
text = "这是一条中文评价。"
tokens = tokenize(text)
print(tokens)
```
在这个例子中,我使用了jieba库进行中文分词,并手动定义了停用词和标点符号列表。你可以根据实际情况修改这些列表。
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以测试集AUC为评价指标,使用深度学习对横截面数据二分类任务预测的代码
好的,以下是一个使用深度学习进行横截面数据二分类任务预测的代码,其中评价指标为测试集AUC:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint
from sklearn.metrics import roc_auc_score
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将标签列放在最后一列
cols = list(data.columns)
cols.remove('label')
cols.append('label')
data = data[cols]
# 划分训练集和测试集
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)
# 对特征进行标准化
scaler = StandardScaler()
train_features = scaler.fit_transform(train.iloc[:, :-1])
test_features = scaler.transform(test.iloc[:, :-1])
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=train_features.shape[1]))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 设置早停和模型保存
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, verbose=1)
model_checkpoint = ModelCheckpoint('model.h5', monitor='val_loss', save_best_only=True, verbose=1)
# 训练模型
history = model.fit(train_features, train.iloc[:, -1], epochs=50, batch_size=32, validation_data=(test_features, test.iloc[:, -1]),
callbacks=[early_stopping, model_checkpoint])
# 加载最佳模型并预测测试集
model.load_weights('model.h5')
pred = model.predict(test_features)
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auc = roc_auc_score(test.iloc[:, -1], pred)
print('Testing AUC:', auc)
```
其中,data.csv为包含特征和标签的数据文件,需要根据实际情况进行修改。此代码使用了一个包含两个隐层的神经网络进行训练,其中使用了ReLU作为激活函数,使用了Dropout进行正则化,使用了早停和模型保存进行调优,使用了二元交叉熵作为损失函数,使用了Adam作为优化算法。最后,使用roc_auc_score计算测试集AUC指标。
怎么把从豆瓣读书网中爬取的评论人数中的人评价删除掉转换为int类型
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```python
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for r in ratings:
num = int(r.strip('人评价').replace(',', ''))
print(num)
```
这个代码示例将遍历字符串列表中的每个评价,使用`strip()`函数删除其中的人评价,再使用`replace()`函数将千位分隔符去除。最后,使用`int()`函数将结果转换为整数类型,并将其打印出来。
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