实例介绍
【实例简介】
本系统是基于svm训练得到的分类器，代码包含了数据集的预处理和模型训练，对给定测试集进行测试，并根据已有标签计算准确度。代码内有详细注释，下载即可运行。如有疑问可联系
【实例截图】
【核心代码】
test
└── test
├── addLine.py
├── filter.py
├── langconv.py
├── predict.py
├── sentiment-analysis
│ ├── negative.csv
│ ├── positive.csv
│ ├── svm_data
│ │ ├── svm_model
│ │ │ └── model.pkl
│ │ ├── test_vecs.npy
│ │ ├── train_vecs.npy
│ │ ├── w2v_model
│ │ │ └── w2v_model.pkl
│ │ ├── y_test.npy
│ │ └── y_train.npy
│ └── test.csv
├── tran_model.py
├── txt_write_csv.py
├── word2vec.py
└── zh_wiki.py
5 directories, 17 files
本系统是基于svm训练得到的分类器，代码包含了数据集的预处理和模型训练，对给定测试集进行测试，并根据已有标签计算准确度。代码内有详细注释，下载即可运行。如有疑问可联系
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test
└── test
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├── filter.py
├── langconv.py
├── predict.py
├── sentiment-analysis
│ ├── negative.csv
│ ├── positive.csv
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│ │ ├── svm_model
│ │ │ └── model.pkl
│ │ ├── test_vecs.npy
│ │ ├── train_vecs.npy
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│ │ │ └── w2v_model.pkl
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│ │ └── y_train.npy
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