一、本案例采集京东网站热水器不同品牌的评论数据进行分析1.导入数据1 import pandas as pd
2 data = pd.read_csv('comment.csv')
3 data.head()2.数据探索①绘制各品牌的销售情况1 brand_dis = data['品牌'].value_counts() #统计各类品牌的销量.sort_values()
2 import matp
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2024-04-25 11:43:38
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目录背景LDA理解目标优化代码演示LDA，这里的LDA是指Linear Discriminant Analysis，即线性判别分析，不是主题模型的LDA主要是用来进行降维分析的一种方法，在工作学习中用的更多的可能是PCA来降维，LDA跟PCA的区别在于LDA是有监督的一种降维方法。背景为什么要降维呢？这里面涉及到另一个话题，叫维度灾难：The Curse of Dimensionality in
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2024-10-11 19:56:53
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# 实现Python LDA主题词情感分析
## 整体流程
首先，我们需要明确整个实现过程的步骤，可以用如下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------------------------|
| 1 | 数据准备：收集并清洗文本数据 |
| 2 | 文本向量化：将文本数据转换为向量表示 |
原创
2024-05-31 06:59:38
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定义文本情感分析(sentiment analysis)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。适用场景商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……早在2010年，Jonhan Bollen 等人就在《Twitter mood predicts the stock market》一文中提出利用 Twitter 中的公开信息进行情感分析，以此来对股市
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2023-09-11 22:17:23
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情感分析或观点挖掘是对人们对产品、服务、组织、个人、问题、事件、话题及其属性的观点、情感、情绪、评价和态度的计算研究。该领域的开始和快速发展与社交媒体的发展相一致，如评论、论坛、博客、微博、推特和社交网络，因为这是人类历史上第一次拥有如此海量的以数字形式记录的观点数据。早在 2000 年，情感分析就成为 NLP 中最活跃的研究领域之一。它在数据挖掘、Web 挖掘、文本挖掘和信息检索方面得到了广泛的
1.LDA贝叶斯模型 LDA是基于贝叶斯模型的，涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”，“数据（似然）”和"后验分布"三块。其中：先验分布 + 数据（似然）= 后验分布 先验分布为：100个好人和
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2024-05-14 14:35:28
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网易云评论进行LDA主题模型分析前言这个项目是在学校参加竞赛下与另一个同学一起做的，我负责的是对评论进行LDA主题模型的分析。写这篇文章是想记录一下学习过程，有什么地方描述的不对还请大家多多指教，一起进步。在此之前，也是在网上学习了一些关于LDA主题模型的知识。下面就看看如何通过Python将数据进行 LDA 主题提取。什么是LDA主题模型，它可以用来做什么？我想大家都很好奇LDA主题模型是什么，
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2024-05-13 09:32:00
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最近一段时间学习了主题模型，主要是plsa和lda，本来打算也写一下plsa的，不过发现网上有一篇非常好的博文就直接转载了(还是懒。。)，然后就只写下lda吧。。lda的开源代码比较出名的一个是python的ariddell/lda，另一个是GibbsLDA++，这两个都大致浏览了一下。下面主要说下python版的。首先看下初始化部分的代码def _initialize(self, X):
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2023-10-13 23:47:41
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如果已经安装TextBlob,需要更新则需要运行：$ pip install -U textblob nltk如果第一次安装TextBlob，你可能需要下载必要的NLTK语料库。命令：$ curl https://raw.github.com/sloria/TextBlob/master/download_corpora.py | python使用此命令下载语料库：$ >python
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2023-12-27 18:18:10
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主题模型历史： Papadimitriou、Raghavan、Tamaki和Vempala在1998年发表的一篇论文中提出了潜在语义索引。1999年，Thomas Hofmann又在此基础上，提出了概率性潜在语义索引（Probabilistic Latent Semantic Indexing，简称PLSI）。 隐含狄利克雷分配LDA可能是最常见的主题模型，是一般化的PLSI，由Blei, Da
近期老师给我们安排了一个大作业，要求根据情感词典对微博语料进行情感分析。于是在网上狂找资料，看相关书籍，终于搞出了这个任务。现在做做笔记，总结一下本次的任务，同时也给遇到有同样需求的人，提供一点帮助。1、情感分析含义情感分析指的是对新闻报道、商品评论、电影影评等文本信息进行观点提取、主题分析、情感挖掘。情感分析常用于对某一篇新闻报道积极消极分析、淘宝商品评论情感打分、股评情感分析、电影评论情感挖掘
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2023-08-08 19:49:20
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（1）词向量模型（vector space model），它将文档中的词项映射到$n$维线性空间。（2） 词项频率-逆文档频率（term frequncy-inverse document frequency）模型，简称TF-IDF。这种模型的本质是：文档中出现频繁（TF），但在整个文档集中出现相对不频繁（IDF）的词要比在大量文档中普遍存在的词更重要。它用来得到词项的权重，并由此构成词向量。（3
摘要这篇短文的目的是分享我这几天里从头开始学习Python爬虫技术的经验，并展示对爬取的文本进行情感分析（文本分类）的一些挖掘结果。 不同于其他专注爬虫技术的介绍，这里首先阐述爬取网络数据动机，接着以豆瓣影评为例介绍文本数据的爬取，最后使用文本分类的技术以一种机器学习的方式进行情感分析。由于内容覆盖面巨大，无法详细道尽，这篇文章旨在给那些对相关领域只有少量或者没有接触的人一个认知的窗口，希望激发读
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2023-08-21 10:34:41
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1. 情感分析综述情感分析也称为意见挖掘，是自然语言处理（NLP）中的一个领域，它试图在文本中识别和提取意见。情感分析有很多的应用场景，例如社交媒体监控、品牌监控、客户之声、客户服务、员工分析、产品分析、市场研究与分析等等。实现情感分析的方法有很多，大体上分为两大类，第一类为基于词典规则的方法，第二类为基于机器学习的方法。1.1 基于词典的方法基于词典的方法主要通过制定一系列的情感词典和规则，对文
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2023-10-10 22:09:27
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今天给大家分享的是通过情感词典来对文本进行情感分析最后计算出情感得分 通过情感得分来判断正负调性 主要步骤： 数据准备本次情感词典采用的是BosonNLP的情感词典，来源于社交媒体文本，所以词典适用于处理社交媒体的情感分析 本次
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2023-08-18 20:02:32
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本文建立LDA主题模型，挖掘商品评论的潜在主题。
原创
2022-11-10 09:39:57
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文章目录前言一、python编写情感分析代码TextBlob库NLTK库VADER库感想 前言一、python编写情感分析代码情感分析是一种将自然语言文本中的情感信息提取出来的技术。在Python中，有多种工具和库可用于进行情感分析。下面是一些常用的情感分析工具和库，以及如何使用它们进行情感分析。TextBlob库TextBlob是一个Python库，可用于进行情感分析和自然语言处理。要使用Te
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2023-07-01 11:28:13
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情感极性分析的目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，就属于不同的情感倾向。背景交代：爬虫京东商城某一品牌红酒下所有评论，区分好评和差评，提取特征词，用以区分新的评论【出现品牌名称可以忽视，本文章不涉及打广告哦 o(╯□╰)o】。示例1（好评） 示例2（差评） 读取文本文件def text():
f1
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2023-08-14 10:53:57
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本文，我将利用一个例子教大家使用python中的机器学习库构建一个可以进行情感分析的模型。首先，我们构建模型需要数据集，我们这里使用一个互联网电影数据库中的大量电影评论数据。test和train目录下都有25000个数据集，分别在neg 与 pos文件夹下，代表消极（6分以下）和积极（6分以上）的评论。现在，我们的工作是着手于将我们的数据集进行处理，得到方便我们进行机器学习的CSV文件。我们先想一
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2023-08-01 14:51:46
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目录一、事件背景二、python代码讲解三、同步讲解视频四、获取python源码文件一、事件背景今天是2021.12.2日，距离李子柒断更已经4个多月了，这是我在YouTube李子柒油管频道上，观看李子柒2021年7月14日上传的最后一条视频，我录制了视频下方的来自全世界各国网友的评论，全世界的网友们集体期待李子柒回归，瞬间泪奔。针对全世界网友的热门评论，怎么分析出网友的评论态度和舆论导向呢？于是
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2023-10-03 21:20:39
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