【自然语言处理】实验3，文本情感分析_文子情感分析实验结果及分析

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代码和报告均为本人自己实现（实验满分），只展示主要任务实验结果，如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主

有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~

案例简介

情感分析旨在挖掘文本中的主观信息，它是自然语言处理中的经典任务。在本次任务中，我们将在影评 文本数据集（Rotten Tomato）上进行情感分析，通过实现课堂讲授的模型方法，深刻体会自然语言处 理技术在生活中的应用。 同学们需要实现自己的情感分析器，包括特征提取器（可以选择词袋模型、词向量模型和预训练模 型）、简单的线性分类器以及梯度下降函数。随后在数据集上进行训练和验证。我们提供了代码框架， 同学们只需补全 model.py 中的两个函数。

数据说明

我们使用来自Rotten Tomato的影评文本数据。其中训练集 data_rt.train 和测试集 data_rt.test 均 包含了3554条影评，每条影评包含了文本和情感标签。示例如下：

其中， +1 表示这条影评蕴涵了正面感情，后面是影评的具体内容。

文本特征提取 

 TODO：补全 featureExtractor 函数 在这个步骤中，同学们需要读取给定的训练和测试数据集，并提取出文本中的特征，