实战六十四：基于机器学习朴素贝叶斯的豆瓣Top250影评的情感分析与预测附完整源码和数据

首先需要豆瓣Top250影评的语料，我用Scrapy抓取了5w份语料，用于训练与验证。

豆瓣影评爬虫 github.com/3inchtime/d…

有了语料之后我们就可以开始实际开发了。

这里建议使用jupyter来开发操作。

首先加载语料

# -*- coding: utf-8 -*-
import random
import numpy as np
import csv
import jiebafile_path = './data/review.csv'
jieba.load_userdict('./data/userdict.txt')# 读取保存为csv格式的语料
def load_corpus(corpus_path):with open(corpus_path, 'r') as f:reader = csv.reader(f)rows = [row for row in reader]review_data = np.array(rows).

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