使用我的数据而不是 20 个新闻组进行情绪分析

Question

对于下面的代码，请告诉我如何使用我自己的数据集而不是 sklearn 的 20newsgroup 数据集。

我有 100 多个聊天室 (.txt) 文件已经分类为正面和负面。

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
import sklearn.feature_extraction.text as ext

categories = ['sci.space']

twenty_train = fetch_20newsgroups(subset='train',
        categories=categories,
        remove=('headers', 'footers', 'quotes'),
        shuffle=True,
        random_state=42)

count_chars = ext.CountVectorizer(analyzer='char_wb',
        ngram_range=(3,3),
        max_features=10).fit(twenty_train['data'])
count_words = ext.CountVectorizer(analyzer='word',
        ngram_range=(3,3),
        max_features=10,
        stop_words='english').fit(twenty_train['data'])
X = count_chars.transform(twenty_train.data)

print (count_words.get_feature_names())
print ( X[1].todense())

感谢您的宝贵帮助！

Answer 1

用

代码替换对 fetch-20newsgroups 的调用

加载您的数据
对其进行预处理

使用我的数据而不是 20 个新闻组进行情绪分析

use my data instead of 20 newsgroup for sentiment analysis

python

machine-learning

scikit-learn