N-gram bậc cao cho phân tích cảm xúc
Tương tự một bài tập trước, bạn sẽ xây dựng một bộ phân loại để phát hiện xem bài đánh giá về một bộ phim là tích cực hay tiêu cực. Tuy nhiên, lần này chúng ta sẽ dùng n-gram đến n=2 cho tác vụ này.
Các đánh giá dùng để huấn luyện theo n-gram có trong X_train_ng. Các đánh giá kiểm thử tương ứng có trong X_test_ng. Cuối cùng, dùng y_train và y_test để truy cập lần lượt các nhãn cảm xúc của tập huấn luyện và kiểm thử.
Bài tập này là một phần của khóa học
Khai thác đặc trưng cho NLP bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo một đối tượng MultinomialNB và đặt tên là
clf_ng. - Fit bộ phân loại trên
X_train_ngvày_train. - Đo
accuracytrênX_test_ngvày_testbằng phương thứcscore().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Define an instance of MultinomialNB
clf_ng = ____
# Fit the classifier
clf_ng.____(____, ____)
# Measure the accuracy
accuracy = ____
print("The accuracy of the classifier on the test set is %.3f" % accuracy)
# Predict the sentiment of a negative review
review = "The movie was not good. The plot had several holes and the acting lacked panache."
prediction = clf_ng.predict(ng_vectorizer.transform([review]))[0]
print("The sentiment predicted by the classifier is %i" % (prediction))