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      "content": "本次实验共提供了四个数据文件，其中rt-polarity-train.csv与rt-polarity-valid.csv用于训练分类器，rt-polarity-test.csv用于测试训练好的分类器，sample_sumbmission.csv展示了提交结果的标准格式。\n特别的，在这里说明一下提交结果的格式。提交结果文件包含两列，分别是‘id’，‘category’，提交时请保持一致。\n\n## 文件列表\n\n*   **rt-polarity-train.csv** - 训练集，已切分\n*   **rt-polarity-valid.csv** - 测试集\n*   **rt-polarity-test.csv** - 测试集\n*   **sample_submission.csv** - 提交数据样例\n\n## 列名称含义\n\n*   `id` - 测试集中数据的id\n*   `reviews` - 电影评论\n*   `category` - 情感分析结果",
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      "content": "这是中南大学智能科学与技术专业，自然语言处理课程的电影评论情感分析实验。  \n\n本次实验期望同学们使用rt-polarity-train.csv与rt-polarity-valid.csv文件训练自己的分类器，并在rt-polarity-test.csv文件上进行测试，最终按照sample_submission.csv文件的格式提交测试结果。\n\n## 注意事项\n请将本页面Team标签下的Team Name改为“学号-姓名”，如：8207190000-王王王。\n\n\n## Acknowledgements\n\n感谢Bo Pang和Lillian Lee提供的数据集。",
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      "content": "本次实验的评价指标选用CategorizationAccuracy，详见：[sklearn.metrics.accuracy_score](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.accuracy_score.html)  \n\n## 结果提交格式\n具体请参照sample_submission.csv文件。具体要求有：\n- 文件格式为csv\n- 文件包含两列‘id’，‘category’\n",
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      "content": "- Don't cheat!\n- Apply yourself!\n- Have fun!\n- 请将本页面Team标签下的Team Name改为“学号-姓名”，如：8207190000-王王王。",
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