使用我的数据而不是20个新闻组进行情绪分析

Question

对于下面的代码，请告诉我如何使用自己的数据集而不是sklearn的20newsgroup数据集。

我有100个聊天室（.txt）文件已经被标记为正面和负面。

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
import sklearn.feature_extraction.text as ext

categories = ['sci.space']

twenty_train = fetch_20newsgroups(subset='train',
        categories=categories,
        remove=('headers', 'footers', 'quotes'),
        shuffle=True,
        random_state=42)

count_chars = ext.CountVectorizer(analyzer='char_wb',
        ngram_range=(3,3),
        max_features=10).fit(twenty_train['data'])
count_words = ext.CountVectorizer(analyzer='word',
        ngram_range=(3,3),
        max_features=10,
        stop_words='english').fit(twenty_train['data'])
X = count_chars.transform(twenty_train.data)

print (count_words.get_feature_names())
print ( X[1].todense())

感谢您的宝贵帮助！

Answer 1

将代码改为fetch-20newsgroups，将代码改为

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