Недавно я решила попробовать реализовать задачу анализа эмоциональной окраски отзывов с Кинопоиска. Я бы хотела поделиться своим опытом и описать шаги, которые использовала для реализации стоящей передо мною задачей.  Итак, в самом начале у меня был только датасет и опорный план для дальнейшей реализации всего этого дела, приступим :) Шаг 1: получение данных | main.py + reviews_data.zip Скачиваем json-файлы с отзывами и затем читаем данные из файла. Добавляем полученные отзывы в общий список. Шаг 2: предобработка данных | Preprocessing.py   На этом этапе удаляем все ненужные символы, такие как цифры, знаки препинания и английские буквы.  delete_symbols(review): функция удаляет ненужные символы из текстовых данных, включая неалфавитно-цифровые символы и цифры. Она возвращает список слов, которые были разделены из исходного отзыва. Дальше используем библиотеку NLTK для удаления стоп-слов из текста. Это поможет получить более точные результаты анализа. delete_stop_words(review_words): функция удаляет стоп-слова из списка слов, переданного ей. Стоп-слова - это распространенные слова в языке (такие как "и", "в", "на" и т.д.), которые не несут много смысла и обычно удаляются из текстовых данных. Эта функция использует модуль stopwords из Natural Language Toolkit (NLTK), чтобы получить список стоп-слов для русского языка. Приводим все слова в отзывах к нижнему регистру.  lower_review(review_words): функция приводит все слова в текстовых данных к нижнему регистру. Это делается, чтобы гарантировать, что слова, которые появляются в разных регистрах, рассматриваются как одно и то же слово. Функция берет список слов, который был обработан функцией delete_stop_words(), и возвращает список списков, где каждый внутренний список содержит слова одного отзыва в нижнем регистре. Шаг 3: векторизация | Vectorization.py   Преобразовываем полученные слова в векторы при помощи модели FastText. Функция get_vector(review) использует модель fasttext для получения векторного представления отзыва. Поочередно происходит векторизация отзывов из списков good, bad и neutral в файле reviews_data.json. Векторизованные отзывы записываются в новый файл vectorized.json.  Функция vectorization_reviews(lower_reviews) вызывает функцию get_vector(review) и производит векторизацию всех отзывов.   Шаг 4: KDTree | KDTree_vec.py   Используем KDTree(K-d-дерево) для нахождения наиболее похожих отзывов на введенный пользователем отзыв.  Функция find_similar, использует библиотеку scipy для поиска наиболее похожих векторов на заданный вектор. vec_reviews: матрица векторов отзывов user_review: вектор, который нужно найти в матрице Для этого функция создает объект KDTree из библиотеки scipy. Затем функция использует метод query, чтобы найти 10 наиболее похожих векторов на заданный вектор. Результатом работы функции является массив индексов 10 наиболее похожих векторов в матрице vec_reviews. Шаг 5: завершение | main Используем классификационную модель, чтобы определить эмоциональную окраску полученных отзывов. Работаем с методом опорных векторов (SVM) для классификации отзывов на положительные, отрицательные и нейтральные.  Подведём итоги :) В процессе написания данной статьи мы рассмотрели шаги для реализации анализа эмоциональной окраски отзывов с помощью методов машинного обучения. Мы использовали библиотеки для предобработки текста, векторизации и поиска ближайших соседей. Надеюсь, что материал был полезен и поможет Вам создать собственный анализатор эмоциональной окраски текстов.   Cсылочки: GitHub, Telegram