Dự án này tập trung vào việc phân tích cảm xúc trên bộ dữ liệu các đánh giá phim từ IMDB bằng cách sử dụng các kỹ thuật machine learning khác nhau. Phân tích cảm xúc là quá trình xác định xem một đoạn văn bản là tích cực, tiêu cực hay trung tính. Trong dự án này, chúng ta sẽ xây dựng các mô hình để phân loại đánh giá phim thành hai nhãn cảm xúc tích cực và tiêu cực.
Bộ dữ liệu IMDB bao gồm 50,000 đánh giá phim, chia thành 25,000 mẫu huấn luyện và 25,000 mẫu kiểm tra. Mỗi đánh giá được gán nhãn là tích cực hoặc tiêu cực.
Các phương pháp machine learning sau được sử dụng trong dự án này:
- Hồi quy Logistic
- Naive Bayes
- Máy Vector Hỗ trợ (Support Vector Machines)
- Python 3.x
- Các thư viện: numpy, pandas, scikit-learn...
Bạn có thể cài đặt các thư viện bằng pip:
pip install numpy pandas scikit-learn
- Clone code và dữ liệu
- Runcode lần lượt từ đầu file
- Tên: [Lê Nguyễn Trung Vĩnh]
- Liên lạc: [lntrungvinhds@gmail.com]