Update 实战项目_1_电影情感分类.md

typo correction.
This commit is contained in:
YHhhh
2020-07-14 00:15:49 +01:00
committed by GitHub
parent c5ea92f5e7
commit 1dd783bd1f

View File

@@ -5,7 +5,7 @@ Note: 我们的 TensorFlow 社区翻译了这些文档。因为社区翻译是
[tensorflow/docs](https://github.com/tensorflow/docs) GitHub 仓库。要志愿地撰写或者审核译文,请加入
[docs-zh-cn@tensorflow.org Google Group](https://groups.google.com/a/tensorflow.org/forum/#!forum/docs-zh-cn)。
此笔记本notebook使用评论文本将影评分为*积极positive*或*消极nagetive*两类。这是一个*二元binary*或者二分类问题,一种重要且应用广泛的机器学习问题。
此笔记本notebook使用评论文本将影评分为*积极positive*或*消极negative*两类。这是一个*二元binary*或者二分类问题,一种重要且应用广泛的机器学习问题。
我们将使用来源于[网络电影数据库Internet Movie Database](https://www.imdb.com/)的 [IMDB 数据集IMDB dataset](https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/datasets/imdb),其包含 50,000 条影评文本。从该数据集切割出的25,000条评论用作训练另外 25,000 条用作测试。训练集与测试集是*平衡的balanced*,意味着它们包含相等数量的积极和消极评论。