哈工大20年情感分析和计算系统实现

环境

• Python3.7
• PyCharm专业版2020.1
• tensorflow-gpu：1.13.1
• keras：2.3.1
• CUDA：10.1

数据文件

• 老师给的数据
  • 文件为“UTF-8”编码，数据以xml格式存储，其中id为数据编号，标签内容为文本内容
  • 积极训练数据：5000条
  • 消极训练数据：5000条
  • 测试数据：2500条

输出数据

• 测试数据结果：2500行2列，并以逗号“,”为分隔符；第一列为测试数据id（0到2499），第二列为情感极性预测结果（0为消极，1为积极）
• 评分标准：以宏平均F1（macro-averaged F1-score）作为评分标准。

如何运行

• 以sentiment_analysis作为项目目录并配置相应的环境
• 第一次运行需要生成对应的模型文件，所以需要运行train.py文件
• 在得到模型之后，可以直接运行test.py获取测试结果