豆瓣电影数据共3.8万条。 包含[名字 投票人数 类型 产地 上映时间 时长 年代 评分 首映地点]

此文件为中国科学院大学深度学习课程实验作业整体整理出来的，包括1、中国科学院大学深度学习课程实验作业——电影评论情感分类（代码+实验报告）2、中国科学院大学深度学习课程实验作业——自动写诗（代码+实验报告）

基于codeblocks,文件存储的观影网站影评信息管理程序

OnlyReviews 利用豆瓣API查询豆瓣影评以及豆瓣top250 这是我学习安卓网络开发的一个例子，包含以下技术： 用SAXParse来XML解析，重点是ContentHandler的处理，可以很方便的对XML数据进行解析 用Gson解析json数据，要注意的是自定义的对象并不需要和接受的json数据的格式完全匹配，Gson只解析匹配的部分，所以自定义对象成员变量时要格外注意是否匹配。 用Volley框架进行网络通信，包括以post方式请求json数据以及采用下载网络图片。 v4包中的SwipRefreshLayout不具有上拉加载更多的功能，根据SwipRefreshLayout自定义了一个可以上拉加载更多的layout，不过还很简陋。 使用和ViewPager实现了Indicator指示器的功能，不再需要使用特别麻烦的Actionbar.Tab，并且可以在Fragment内嵌Fr

下载后解压到~/.keras/datasets目录下，代码中无需指定路径，imdb.load_data()默认优先从datasets读取数据。

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使用动态IP池+cookie爬取豆瓣豆瓣影评数据

一个关于使用大数据实现电影评价的项目，主要使用Hive来实现各项指标，中间涉及hive相关优化

使用循环神经网络(RNN)实现影评情感分类 作为对循环神经网络的实践，我用循环神经网络做了个影评情感的分类，即判断影评的感情色彩是正面的，还是负面的。 选择使用RNN来做情感分类，主要是因为影评是一段文字，是序列的，而RNN对序列的支持比较好，能够“记忆”前文。虽然可以提取特征词向量，然后交给传统机器学习模型或全连接神经网络去做，也能取得很好的效果，但只从端对端的角度来看的话，RNN无疑是最合适的。 以下介绍实现过程。 一、数据预处理 本文中使用的训练数据集为https://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/上的sentence

主要为大家详细介绍了基于循环神经网络(RNN)实现影评情感分类，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下