instruction: Tervezz egy rendszert a filmkritikák pozitív vagy negatív osztályozására!
output: A filmkritikák automatikus pozitív vagy negatív osztályozásának egyik módja a hangulatelemzés néven ismert gépi tanulási megközelítés végrehajtása. Az alábbiakban egy ilyen rendszer létrehozásának lépéseit ismertetjük:
  
  **1. lépés: Adatgyűjtés és előfeldolgozás**
  A filmkritika-osztályozó létrehozásának első lépése a filmkritikák nagy adathalmazának összegyűjtése. Ezeket a kritikákat filmkritikai weboldalakról vagy más online platformokról lehet beszerezni. Az összegyűjtött adatoknak szöveges értékeléseket és a hozzájuk tartozó pozitív vagy negatív címkéket kell tartalmazniuk. Az adatok összegyűjtése után előfeldolgozást kell végezni a szöveg tisztításával és rendszerezésével, amely magában foglalja a felesleges karakterek és szimbólumok eltávolítását, a helyesírási hibák kijavítását és a szavak alapformára való redukálását.
  
  **2. lépés: Jellemzők kinyerése**
  Miután a szöveges adatokat megtisztítottuk és előfeldolgoztuk, a következő lépés a jellemzők kinyerése a szövegből. Többféle jellemző-kivonási technika használható, többek között a szózsákos megközelítés és a kifejezésfrekvencia-inverz dokumentumfrekvencia (TF-IDF). Ezek a technikák a szöveges adatokat numerikus jellemzőkké alakítják át, amelyek betáplálhatók egy gépi tanulási algoritmusba.
  
  **3. lépés: Modellképzés**
  Az adatok előkészítése és a jellemzők kinyerése után egy gépi tanulási algoritmus betanítása történik az adathalmazon. Különböző osztályozási algoritmusok használhatók, például Naive Bayes, logisztikus regresszió, támogató vektor gépek vagy döntési fák. Az algoritmust az adatok egy részén képzik ki, és teljesítményét a fennmaradó részen validálják olyan technikák segítségével, mint a keresztellenőrzés.
  
  **4. lépés: Előrejelzés és értékelés**
  Ha a modell be van tanítva, akkor felhasználható az új filmkritikák hangulatának előrejelzésére. A modell teljesítménye olyan mérőszámok segítségével értékelhető, mint a pontosság, a visszahívás, az F1-pontszám és a pontosság. Ezek a mérőszámok azt értékelik, hogy a modell mennyire képes az új filmkritikákat pozitívnak vagy negatívnak minősíteni. Ha a teljesítmény nem kielégítő, a modell újratanítható és beállítható a jobb eredmények érdekében.
  
  **5. lépés: A modell telepítése**
  A kielégítő eredmények elérése után a végleges modellt telepítjük. Ez történhet a modell webes vagy mobilalkalmazásba való integrálásával, amely lehetővé teszi a felhasználók számára a filmkritikák bevitelét, és azonnali besorolást kapnak, akár pozitív, akár negatív. A modell a pontosság fenntartása érdekében rendszeresen friss adatokkal is frissíthető.