利用IMDb数据集进行情感分析(TF-IDF和机器学习方法实现)

使用TF-IDF模型，结合机器学习进行情感分类，能取得较好的准确率。

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本文阐述了NLP领域的通用方法TF-IDF的应用，并详细探讨其分类精度；此外，在实际应用中该方法能够实现95%以上的分类精度，并成功进入Kaggle排行榜的前100名。

TF-IDF

TF-IDF（词频-逆文档频率）是一种用于测定单个词汇在文件集中重要程度的计算工具。

TFIDF的核心概念是： 如果某个词或短语在一个文档中的TF值较高，并且在一个特定领域内的其余文档中较少出现，则认为该词或短语具有良好的分类能力。

其运算过程较为简洁, 无需过多详细说明. 本文采用了Python库sklearn中的TfidfVectorizer来完成文本向量化任务.

    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer as TFIV
    tfv = TFIV(min_df=3,  max_features=None, 
        strip_accents='unicode', analyzer='word',token_pattern=r'\w{1,}',
        ngram_range=(1, 2), use_idf=1,