ML .NET 电影评论情绪分析 - zLulus/My_Note GitHub Wiki

场景

给出一段电影评价的文字,判断其对电影的评价是积极的还是消极的
虽然业务场景和之前的博客不同,但是实际上和ML .NET 预测订单是否被退货的内核是一样的,都是文本数据分类
输入一些特征结果,进行训练,之后使用模型,通过特征,推断结果

训练数据

数据来自IMDB Dataset of 50K Movie Reviews,包含两列评论review和情绪sentiment
训练数据不需要额外处理
1
实际上也可以使用中文的训练数据,在豆瓣等电影评论网站爬取即可

训练模型

训练方案选择数据分类
1
训练环境选择本地CPU
2

数据

选择数据文件,加载数据
4
设置要预测的列为sentiment
设置特征字段的属性
5
开始训练
6
之后有一个简单的评估功能,可以迅速看一下这个模型的效果如何
7
最后ML .NET贴心的为我们准备了调用模型获得结果的示例代码,让我们可以快速开发
8

调用模型完成功能

写一个UI,输入数据,并推荐评论的情绪是否积极
9

示例代码

MovieSentiment

参考资料

使用 ML.NET CLI 分析情绪
官方machinelearning-samples
社区示例