1. TF-IDF的概念与算法为研究小米10手机所具有的特殊商品属性，发掘该款手机的优缺点，继续保持该款手机的优势，弥补商品的弱势，为店铺运营提供策略，本文采用TF-IDF的方法来提取商品的属性。TF-IDF的方法适用于用文本挖掘中，常用于商品的属性提取，该方法采用一种加权技术，统计该统计术语对文档重要程度，通过统计该统计术语对文档重要程度的反应，表示商品属性的重要程度。每个特征词对
本文通过TensorFlow中的LSTM神经网络方法进行中文情感分析
需要依赖的库numpyjiebagensimtensorflowmatplotlibsklearn1.导入依赖包# 导包
import re
import os
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.py
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2024-04-26 17:28:18
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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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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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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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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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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
# 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
129阅读
写在前面： pycharm内存问题没有解决，以下代码均在jupyter notebook实现 像batch_size， 数据条数，循环次数， print_every一类的参数，可以修改尝试，为了解决memoryerror一类的问题，修改过多次。思路要点：数据处理，要进行分词，做出映射词典 NLTK 自然语言处理词向量 embeddin
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2024-10-14 14:19:03
55阅读
摘要：一部制作精良的影视剧不仅应具备良好的感官享受，还应具备充沛的情感表达，演员若能够合理把握情感表达技巧，对影视作品口碑的提升具有重要帮助。本文在对影视戏剧表演中运用感情表现技巧的价值进行综合阐述的基础上，分析了影视戏剧表演中感情表现技巧的应用对策，希望能够为相关人士提供借鉴和参考。关键词：专业学习；影视剧表演；感情表现技巧前言：随着传播媒介的增加，各类影视戏剧应接不暇，呈现多样性的发展特点，然
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2023-12-28 14:56:10
181阅读
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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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
103阅读
前言最近看了沈腾主演的电影《西虹市首富》,心想怎么没有十个亿砸我头上，我保证比王多鱼还败家，但是细细一想，要是真的砸脑袋上，估计就随给王多鱼他二爷去了。 闲话少说，言归正传，电影上映一段时间，王多鱼花光的十个亿早就又赚回来了，不过这个不是咱们关注的重点，今天咱们就来看看用户对这部电影的评价，并且借助机器学习来简单分析下，看看这里有什么好玩的东西。分析工具：分析之前先介绍下数据来源和工具： 数据
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2024-09-21 13:44:04
90阅读
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
## 使用 SnowNLP 进行文本评论情感值计算
随着社交媒体的崛起，情感分析成为了了解用户意见的重要工具。本文将教你如何使用 Python 中的 SnowNLP 库计算文本评论的情感值，并以图表形式展示结果。以下是整个流程的步骤：
### 步骤流程表
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------
原创
2024-09-24 03:58:30
398阅读
# Python电影评论情感分析实现教程
## 前言
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python实现电影评论的情感分析。无论是刚入行的小白还是经验丰富的开发者，都可以通过本教程来学习和掌握这一技能。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤。下面是一个简单的流程图来说明各个步骤：
```mermaid
journey
title 实现电影评论情感分析
sect
原创
2024-02-02 11:02:54
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前言文本情感分析(也称为意见挖掘)是指用自然语言处理、文本挖掘以及计算机语言学等方法来识别和提取原素材中的主观信息，其主要任务就是对文本中的主观信息(如观点、情感、态度、评价、情绪等)进行提取、分析、处理、归纳和推理。当前的情感分析技术分流成两类，一是基于规则(情感词典)的方法；二是基于统计学习的方法。第一类情感分析根据情感词典所提供的词的情感倾向性信息，结合语言知识和统计信息，进行不同粒度下的文
目录摘要数据爬虫程序设计和实现Scrapy框架Scrapy框架简介Scrapy的组件Scrapy的工作过程爬取豆瓣TOP250网页新建爬虫项目编写爬虫程序获得csv文件数据分析与挖掘算法的设计和实现NumPy&Pandas&Scikit-learn简介NumPyPandasScikit-learn用三方库处理爬虫文件读取文件处理数据算法实现数据可视化设计和实现Matplotlib
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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