構建商品評價的分類器
接下來,開始構建分類器:
生成的WordCount是一個字典.鍵值對的形式
這裏的鍵是某一個單詞,對應的值是該單詞的個數
圖像化查看一下原始數據
,這裏我們取出第一個商品的評價
抽取評價數量最多的商品,這裏叫做Vulli Sophie
根據評分進行分組可視化
說明,我們要構建我們的情感分類器,我們可以從上圖中看見,評分有1,2,3,4,5,但是3代表的是中立,即不喜歡不討厭.這一部分我們可以把它去掉,因為我們的情感分類器只是需要判斷某一評價是正面還是負面,
正面:4,5分的評價 負面:1,2分的評價 去掉3分的評價
過一會兒,我們的模型就訓練好了
得到模型之後,就可以開始測試我們的模型
預測評估
根據概率列排序
查看最高評價的語句
查看最差評價;
有興趣的小夥伴可以嘗試翻譯一下,看到底是不是好差評價呢
構建商品評價的分類器
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