搜集了大量微博研究的相关文献之后，目前使用最多的研究方法是情感词典的方法：通过构建相应的微博情感词典，分析微博评论的极性；另一种是机器学习的方法，通过构建的模型判断文字正负。建立了专属于微博的情感词典，选择相关的微博评论，提高情感分类的准确率。过程概述：获取相关评论文本，进行预处理，然后，使用专属于微博的情感词典，对其进行特征提取等操作，和相应的处理消极词汇、程度副词、微博表情符号、情感词和评价对
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2023-12-11 01:04:20
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这是用纯php做的评论回复功能因为是评论功能，所以第一就是先要怎么发表评论（这里没有权限的限制）一、数据库建立两张表，一是pinglun表；二是huifu表 二、建立好数据库后就开始写评论了（1）写一个文本域用来显示评论的内容 （2）写一个按钮，让文本域中的内容写入数据库<form action="chuli.php" method="post">
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2024-09-02 11:09:11
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本案例将豆瓣电影中《哪吒之魔童降世 》的短评进行分析情感分析，相关短评获取方法这里通过软件采集。需求一 ：电影上映后每天的评论数量走势 需求二：电影上映后每天的评分走势 需求三：查看5个评分的各自占比情况 最后用词云展示影评数据导入相关包及数据import jieba
import wordcloud
import numpy as np
import pandas as pd
import ma
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2023-12-15 09:28:56
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情感分析/文本分类模型一、fastTexthttps://fasttext.cc/docs/en/unsupervised-tutorial.html fastText模型架构: 其中x1,x2,…,xN−1,xN表示一个文本中的n-gram向量，每个特征是词向量的平均值。这和前文中提到的cbow相似，cbow用上下文去预测中心词，而此处用全部的n-gram去预测指定类别 代码如下，python版
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2024-01-29 05:43:31
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文本情感分析之情感极性分析 「NLP」最为目前及其火热的一个领域，已经逐渐渗透进越来越多产业的各项业务中，不知死活的胖子决定对常用的应用功能挨个进行尝试，死活不论……0. 介绍「情感极性分析」是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。按照处理文本的类别不同，可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析。其中，前者多用于舆情监控和信息预测，后者可帮助用户了解某一产品在大众
前段时间找到了Cemotion这个NLP第三方库，发现它准确率高的惊人，Cemotion算法的优点在于准确率高、调用方便，缺点是运行较慢（相比其他NPL算法）、环境配置（自动安装TensorFlow环境，对python版本有要求）目录前言一、Cemotion库的安装1.Pycharm安装法 2.pip安装方法二、验证Cemotion情感分析准确率1.加载库并实例化2.读取评论文本数据3.
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2024-02-22 14:59:11
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文章目录1. 简介2. 技术简介flask 简介3. 技术栈4 项目结构5 效果图1 登陆注册首页3 情感分析4 词云图5文章发布情况分析6 推荐阅读7 源码获取： 1. 简介Python基于大数据的微博的舆论情感分析，微博评论情感分析可视化系统，附源码 ，通过微博舆情分析系统，我们可以获取到最新微博舆情分析系统详细情况，了解最新动态信息等。该项目功能齐全，包括数据爬虫功能，数据可视化功能，情感
一、项目介绍Python语言+Django框架+sqlite/mysql数据库+jieba分词+scikit_learn机器学习+情感分析 snownlpSnowNLP是一个常用的Python文本分析库，是受到TextBlob启发而发明的。由于当前自然语言处理库基本都是针对英文的，而中文没有空格分割特征词，Python做中文文本挖掘较难，后续开发了一些针对中文处理的库，例如SnowNLP、Jieb
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2023-10-25 21:30:10
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# Python评论情感分析使用NLTK
## 摘要
在当今数字化时代，人们在社交媒体上发布了大量的评论和评价。了解这些评论的情感倾向对于企业和个人来说都非常重要。Python提供了许多工具和库来进行情感分析，其中NLTK（Natural Language Toolkit）是一个非常流行的工具，它可以帮助我们分析文本中的情感。
在本文中，我们将介绍如何使用NLTK进行评论的情感分析，包括如何准
原创
2024-06-29 06:20:48
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针对用户在电商平台上留下的评论数据，对其进行分词、词性标注和去除停用词等文本预处理。基于预处理后的数据进行情感分析，并使用LDA主题模型提取评论关键信息，以了解用户的需求、意见、购买原因及产品的优缺点等，最终提出改善产品的建议。数据预处理评论去重避免一些客户长时间不进行评论，往往会设置一道程序，如果用户超过规定的时间仍然没有做出评论，系统就会自动替客户做出评论，这类数据显然没有任何分析价值。imp
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2024-01-15 15:44:59
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豆瓣影评分析任务具体描述如下: 1）豆瓣电影（https://movie.douban.com/）评论情感分类，要求爬取豆瓣电影中不同电影的评论及其评分（星星数），以评论作为输入，评论分类别作为输出，进行情感分类实验（1-2颗星为“负面”、3颗星为“中性”、4-6颗星为“正面”），最后以合适的方式展示结果。模型分两步1.爬虫2.模型搭建1.爬虫这里爬的是热门的电影(评论更具有代表性,能得到的种类更
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2024-01-08 11:36:06
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NLP论文（情感分析）：《Combination of Convolutional Neural Network and Gated Recurrent Unit for Aspect-Based Sentiment Analysis》 笔记论文介绍模型结构文章翻译AbstractV. CONCLUSION相关视频相关的笔记相关代码pytorchtensorflowkeraspytorch AP
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2024-05-22 16:51:30
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1、利用函数nextpage获取所需的id顾名思义，这是一个“翻下一页”的函数。可以通过读取url中的id进行自动翻页，利用该函数对股票代码进行获取。以沪深股市为例，在当前页面按F12（Fn+F12），在Elements界面查看，找到下一页的id，即可通过正则表达式获得股票代码数据。注意：使用该函数时，需要download selenium module并在环境变量中配置Chrome 驱动url
wordcloud安装 数据：和鲸社区数据-京东2k条评论import pandas as pd
data = pd.read_csv('C:/Users/admin/Desktop/新建文件夹/京东评论数据.csv')
data.head(2) sku_id_iditem_namecomment_idcontentcreation_timereply_countscoreuseful_vote_
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2024-05-11 21:56:53
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# Python电影评论的情感分析
在当今的数据科学时代，情感分析（Sentiment Analysis）作为一种重要的文本分析技术，广泛应用于社交媒体、产品评价以及电影评论等领域。本文将介绍如何使用Python进行电影评论的情感分析，并以饼状图和流程图展示整个过程。
### 什么是情感分析？
情感分析是对文本进行情感分类的过程，通常分为积极、消极和中性三种情感。通过分析电影评论，我们可以得
情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述，分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪。原理比如这么一句话：“这手机的画面极好，操作也比较流畅。不过拍照真的太烂了！系统也不好。”① 情感词要分析一句话是积极的还是消极的，最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词，积极的情感词比如：赞，好，顺手，华丽等，消极情感词比如：差，烂，坏，坑爹等。出现一个积极词就+1，出现一个消极词就-1。里面就有“好
现如今各种APP、微信订阅号、微博、购物网站等网站都允许用户发表一些个人看法、意见、态度、评价、立场等信息。针对这些数据，我们可以利用情感分析技术对其进行分析，总结出大量的有价值信息。例如对商品评论的分析，可以了解用户对商品的满意度，进而改进产品；通过对一个人分布内容的分析，了解他的情绪变化，哪种情绪多，哪种情绪少，进而分析他的性格。怎样知道哪些评论是正面的，哪些评论是负面的呢？正面评价的概率
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2024-01-11 11:37:31
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(数据分析实战-Python实现博客评论数据的情感分析)
学习建议
现在很多网站、小程序、应用软件、博客、电商购物平台等，都有很多的用户评论数据，这些数据包含了用户对产品的认知、看法和一些立场；
那么我们可以对这些数据进行情感分析，可以得到一些有价值的信息，帮助我们进一步提升产品价值或用户体验；
本文主要针对某个博客的评论数据进行分析，分析用户的情感变化，包括正面的、负面的情绪变化等；
学习本文
推荐
原创
2024-03-12 19:36:26
1383阅读
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文本情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）方法中常见的应用，也是一个有趣的基本任务，尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类。它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。 本文将介绍情感分析中的情感极性（倾向）分析。所谓情感极性分析，指的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于“喜爱”和“厌恶”这两个词，就属
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2023-12-20 09:35:21
15阅读
背景情感分析有很多的应用场景，比如做一个电商网站，卖家需要时刻关心用户对于商品的评论是
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2022-08-24 16:46:44
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