Python | NLP 分析餐厅点评
自然语言处理(NLP) 是计算机科学和人工智能的一个领域，关注计算机和人类(自然)语言之间的交互，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。它是机器学习的一个分支，是关于分析任何文本和处理预测分析。 Scikit-learn 是一个针对 Python 编程语言的免费软件机器学习库。Scikit-learn 大部分是用 Python 编写的，一些核心算法是用 Cython 编写的，以实现性能。Cython 是 Python 编程语言的超集，旨在用主要用 Python 编写的代码提供类似 C 的性能。 我们来了解一下文本处理涉及的各个步骤以及 NLP 的流程。 这种算法可以很容易地应用到任何其他类型的文本中，比如将一本书分为《浪漫》、《摩擦》，但现在，让我们使用一个餐厅评论数据集来评论负面或正面反馈。
涉及的步骤:
第 1 步:导入数据集，设置分隔符为' \t '，因为列之间用制表符分隔。评论和它们的类别(0 或 1)没有被任何其他符号分开，但是有标签空间，因为大多数其他符号是评论(像$的价格，…！，等等)，算法可能会将它们用作分隔符，这将导致输出中出现奇怪的行为(如错误、怪异的输出)。
Python 3
# Importing Libraries
import numpy as np
import pandas as pd
# Import dataset
dataset = pd.read_csv('Restaurant_Reviews.tsv', delimiter = '\t')
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