NTUSD情感词典+知网HowNet+大连理工DUTIR+清华褒贬义

用于无监督分类的各种情感词典汇总，包括台大NTUSD，知网HowNet,清华大学褒贬义词典，大连理工大学情感词汇本体库DUTIR等等，附赠京东评论数据集

from TextClassification import load_data
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf
import pickle
import numpy as np

sess = tf.InteractiveSession（）

# 导入数据
data_type = ‘multiple‘
data = load_data（data_type）
x = [i[‘fact‘] for i in data]
y = [i[‘accusation‘] for i in data]

# 拆分训练集和测试集
x_train x_test y_train y_test = train_test_split（x y test_size=0.2 random_state=1）

##### 以下是训练过程 #####

from TextClassification import TextClassification

clf = TextClassification（）
texts_seq texts_labels = clf.get_preprocess（x_train y_train word_len=1 num_words=2000 sentence_len=50）
clf.fit（texts_seq texts_labels data_type 3 64）

# 保存整个模块包括预处理和神经网络
with open（‘./%s.pkl‘ % data_type ‘wb‘） as f:
    pickle.dump（clf f）

##### 以下是预测过程 #####

# 导入刚才保存的模型
with open（‘./%s.pkl‘ % data_type ‘rb‘） as f:
    clf = pickle.load（f）
y_predict = clf.predict（x_test）
y_predict = clf.label2tag（y_predict clf.preprocess.label_set）
score = sum（[y_predict[i] == y_test[i] for i in range（len（y_predict））]） / len（y_predict）
print（score）  # 0.2136

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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