Python实现电影评论情感分析：词干提取和停用词移除_情感分析停用词

Python实现电影评论情感分析：词干提取和停用词移除

情感分析作为自然语言处理领域的重要应用之一，可以帮助我们对文本中的情感信息进行分析，进而实现情感识别和情感分类等功能。在实际应用场景中，电影评论情感分析也是非常常见的一项任务，本文将详细介绍如何使用Python实现电影评论情感分析，并实现词干提取和停用词移除等预处理操作。

数据集介绍

本文使用的电影评论数据集来自Kaggle竞赛平台，该数据集包含了来自IMDB网站的电影评论文本以及与之对应的情感标签，其中情感标签分别为positive和negative两类。数据集下载地址为：https://www.kaggle.com/lakshmi25npathi/imdb-dataset-of-50k-movie-reviews

代码实现

首先，我们需要读取数据集，并进行一些基本的预处理操作，比如分词、去除停用词、词干提取等。本文使用的是nltk库，关于nltk库的安装和使用，在这里就不再赘述。

#导入所需的库和模块
import numpy as np
import pandas as pd
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import SnowballStemmer
from nltk.tokenize import word_tokenize
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
from sklearn.svm import LinearSVC</