实战IMDB数据集电影评论文本分类（一）
简介
本资源文件提供了实战IMDB数据集电影评论文本分类的相关内容。IMDB数据集是一个广泛使用的电影评论数据集，包含25,000条训练评论和25,000条测试评论，用于情感分析任务。每条评论都被标记为正面或负面情感。
数据集结构
- 训练数据：包含25,000条电影评论及其对应的情感标签。
- 测试数据：包含25,000条电影评论及其对应的情感标签。
数据预处理
数据集中的每条评论都是由单词索引组成的数组，这些索引可以通过词典映射回原始单词。为了使评论长度标准化，可以使用填充（padding）方法将所有评论长度统一。
使用方法
- 加载数据：使用提供的代码加载IMDB数据集。
- 数据转换：将整数索引转换回原始单词，以便理解和分析评论内容。
- 模型训练：使用加载的数据进行模型训练，实现电影评论的情感分类。
示例代码
以下是加载和预处理数据的示例代码：
import numpy as np
import json
# 加载数据集
data = np.load('imdb/imdb.npz', allow_pickle=True)
train_data, train_labels = data['x_train'], data['y_train']
test_data, test_labels = data['x_test'], data['y_test']
# 加载词典
with open('imdb/imdb_word_index.json') as f:
word_index = json.load(f)
# 将整数索引转换回单词
reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()])
def decode_review(text):
return ' '.join([reverse_word_index.get(i, '?') for i in text])
# 打印示例评论
print(decode_review(train_data[0]))
注意事项
- 数据集中的评论长度不一致，因此在输入神经网络之前需要进行长度标准化。
- 本资源文件仅提供数据集的加载和预处理方法，具体的模型训练和评估需要根据实际需求进行。
参考资料
本资源文件的详细内容和使用方法可以参考相关文章。