मूवी रिव्यू के लिए सेंटिमेंट एनालिसिस
इस अभ्यास में आप logistic regression द्वारा निकाली गई probabilities को Large Movie Review Dataset के एक सबसेट पर एक्सप्लोर करेंगे.
वैरिएबल X और y पहले से environment में लोड हैं. X में ऐसे फीचर्स हैं जो मूवी रिव्यू में शब्दों के आने की संख्या पर आधारित हैं, और y में लेबल हैं कि रिव्यू का sentiment positive (+1) है या negative (-1).
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Linear Classifiers
अभ्यास निर्देश
- मूवी रिव्यू डेटा पर एक logistic regression मॉडल ट्रेन करें.
- दिए गए दो रिव्यू के लिए negative बनाम positive की probabilities predict करें.
- चाहें तो आप अपने खुद के रिव्यू लिखकर उनकी probabilities भी निकाल सकते हैं!
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Instantiate logistic regression and train
lr = ____
lr.fit(____)
# Predict sentiment for a glowing review
review1 = "LOVED IT! This movie was amazing. Top 10 this year."
review1_features = get_features(review1)
print("Review:", review1)
print("Probability of positive review:", lr.predict_proba(____)[0,1])
# Predict sentiment for a poor review
review2 = "Total junk! I'll never watch a film by that director again, no matter how good the reviews."
review2_features = get_features(review2)
print("Review:", review2)
print("Probability of positive review:", lr.predict_proba(____)[0,1])