也就是说，“Dreamers电影评论”采用的是典型的UGC模式，由社群成员集体生产内容，而景星更多的是扮演一个策划者、组织者和把关者的角色。显然“Dreamers电影评论”公众号的内容生产采用的便是严格的UGC路线，社群成员集体生产内容，而作为公众号运营者本身的景星在很大程度上扮演的只是策划者、组织者和把关者的角色，从而保证公众号内容整体格调一致，内容多样、新颖、丰富且能够源源不断。......
2023-10-31
IMDb电影评论的情感分析
【摘要】：情感分析的商业价值在于，可提早得知顾客对公司或产品的观感，以调整销售策略的方向。IMDb网络电影数据库是一个与电影相关的在线数据库。IMDb开始于1990年，自1998年起称为亚马逊旗下的网站，至今已经累积大阿玲的电影信息。IMDb收录了共400多万部电影作品数据。IMDb数据集共有50000项“影评文字”，分为训练数据和测试数据各25000项，每一项“影评文字”都标记为“正面评价”或“负面评价”。⑦将“影评文字”转换成“数字列表”。
情感分析又称为意见挖掘，是使用“自然语言处理”、文字分析等方法找出作者某些话题上的态度、情感、评价或情绪。情感分析的商业价值在于，可提早得知顾客对公司或产品的观感，以调整销售策略的方向。
IMDb网络电影数据库是一个与电影相关的在线数据库。IMDb开始于1990年，自1998年起称为亚马逊旗下的网站，至今已经累积大阿玲的电影信息。IMDb收录了共400多万部电影作品数据。
IMDb数据集共有50000项“影评文字”，分为训练数据和测试数据各25000项，每一项“影评文字”都标记为“正面评价”或“负面评价”。经过大量“影评文字”训练后，此模型可以用于预测“影评文字”是“正面评价”或“负面评价”。
（1）数据预处理
①导入所需模块。
②下载IMDb数据。
③解压IMDb数据。
④读取IMDb数据函数。
⑤读取IMDb数据。
⑥建立token。
⑦将“影评文字”转换成“数字列表”。
x_train_seq=token.texts_to_sequences（train_text）
x_test_seq=token.texts_to_sequences（test_text）
⑧截长补短让所有“数字列表”的长度都为100。
x_train=sequence.pad_sequences（x_train_seq，maxlen=100）
x_test=sequence.pad_sequences（x_test_seq，maxlen=100）
（2）建立模型
①建立Sequential模型。
model=Sequential（）
②将“嵌入层”加入模型。
model.add（Embedding（output_dim=32，input_dim=2000，input_length=100））
③将“平坦层”加入模型。
model.add（Flatten（））
④将“隐藏层”加入模型。
model.add（Dense（units=256，activation='relu'））
⑤将“输出层”加入模型。
model.add（Dense（units=1，activation='sigmoid'））
（3）进行训练
①定义训练方式。
model.compile（loss='binary_crossentropy'，optimizer='adam'，metrics=［'accuracy'］）
②开始训练。
train_history=model.fit（x_train，np.array（y_train），validation_split=0.2，epochs=10，batch_size=100，verbose=2）
（4）以测试数据评估模型准确率
scores=model.evaluate（x_test，np.array（y_test），verbose=1）print（scores［1］）
（5）进行预测
predict=model.predict_classes（x_test）
预测结果会放在prediction中，可以与y_test进行比对，查看预测效果。
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