有个段子讲“十年文案老司机，不如网易评论区，网易文豪遍地走，评论全部单身狗”，网易云音乐的评论区也一直都是各类文案大神的聚集地。那么我们普通用户到底如何成为网易云音乐评论里的热评段子手？让我来分析一下。**获取数据**其实逻辑并不复杂：1. 爬取歌单列表里的所有歌单url。2. 进入每篇歌单爬取所有歌曲url，去重。3. 进入每首歌曲首页爬取热评，汇总。歌单列表是这样的：![]()翻页并观察它的u
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2024-08-29 08:15:54
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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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Python做文本挖掘的情感极性分析 「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心目中的口碑。情感词典的方法和基于机器学习的方法。 1. 基于情感词典的文本情感极性分析情感打分的方式进行文本情感极性判断，sc
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
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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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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
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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前言在上一期《【干货】--手把手教你完成文本情感分类》中我们使用了R语言对酒店评论数据做了情感分类，基于网友的需求，这里再使用Python做一下复现。关于步骤、理论部分这里就不再赘述了，感兴趣的可以前往上面提到的文章查看。下面给出Python的具体代码。Python代码 # 导入第三包
importjieba
fromsklearn.feature_extraction.text importTf
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2023-09-16 20:23:41
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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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前言某宝评论区已经成功爬取了，jd的也是差不多的方法，说实话也没什么好玩的，我是看上它们分析简单，又没加密才拿来试手的。如果真的要看些有趣的评论的话，我会选择网易云音乐，里面汇聚了哲学家，小说家，story-teller，皮皮虾等各种人才，某些评论非常值得收藏（甚至开了一个歌单专门收藏它们）。竟然这么好玩，何不尝试把他们爬取下来呢？所以这个（大规模）网易云音乐评论爬取project就成型了整个过程
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2024-05-10 17:24:27
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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
# 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
183阅读
情绪理解是文本处理里最常见任务之一。现提供一个五类情绪字典(由情绪词组成，5个文件，人工标注)，实现一个情绪分析工具，并利用该工具对10000条新浪微博进行测试和分析(一行一条微博)。微博数据见课程中心weibo.txt，字典数据见公开数据中的emotion lexicon (https://doi.org/10.6084/m9.figshare.12163569.v2)。请按要求用函数进行功能封
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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# 如何实现计算评论情感得分的 Python 代码
情感分析是自然语言处理中的一项重要技术，能够帮助我们理解评论或文本的情感倾向。下面，我将指导您如何使用 Python 编写一段简单的代码来计算评论的情感得分。
## 流程概述
在实现情感分析的过程中，我们可以将整个过程拆分成几个步骤。以下是这些步骤的概述：
| 步骤号 | 步骤描述 | 工具/库 |
原创
2024-09-29 06:26:04
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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
# Python爬取评论并情感分析
## 概述
随着互联网的发展，人们在各种网站和社交平台上都可以留下自己的评论。这些评论蕴含着用户的情感和观点，对于企业、品牌或产品来说，了解用户的评论可以帮助他们更好地了解用户需求和改进产品。本文将介绍如何使用Python爬取评论数据，并使用情感分析来判断用户对于某个产品或事件的情感倾向。
## 爬取评论数据
在进行情感分析之前，首先需要获取评论数据。我
原创
2023-12-12 13:07:36
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算法原理将分类（回归）问题考虑成一棵树成长的过程，将特征作为节点，寻找最佳节点与最佳分支，并且防止过拟合。 决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。其目标是通过学习从数据特征中推断出的简单决策规则，创建一个预测目标变量值的模型。树可以看作是一个分段常数近似。 决策树学习的关键是如何选择最优划分属性。我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别，即结点的“纯度”越高。 常
