这里我给大家推荐一个现成的轮子，百度提供的情感倾向分析API(搜索“百度AI开放平台”即可)。文章开始的集体情感变化曲线就是用这个实现的。使用的方法也很简单，在官网注册之后，可以得到每月免费使用的10W次权限。python可以直接下载百度情感分析的调用模块。 安装方法：pip install baidu-aip使用方法:创建一个python文件写入如下代码from aip import AipNl
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2023-06-29 00:51:15
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一、详情简介: 1.此文主要研究方向为:基于包含分数的情感词典实现对于各语句的情感分析； 2.情感分析主要基于文本数据，是自然语言处理（NPL）的主要内容。
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2023-08-21 15:15:57
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你可以从 Github 上面下载到所有的源代码。在这篇教程中，我们将介绍如何将深度学习技术应用到情感分析中。该任务可以被认为是从一个句子，一段话，或者是从一个文档中，将作者的情感分为积极的，消极的或者中性的。 这篇教程由多个主题组成，包括词向量，循环神经网络和 LSTM。在了解这些概念之后，我们将在文章的最后给出完整的代码。在讨论具体的概念之前，让我们先来谈谈为什么深度学习适合应用在自然语言处理
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import jiebafrom sklearn.feature_extraction.text import Tf
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
SnowNLP是国人开发的python类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码，所以使用时请自行decode成unicode。MIT许可下发行
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2024-07-25 13:51:46
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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. 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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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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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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# R语言情感分析词云的实现
R语言广泛用于数据分析和可视化，情感分析和词云是其中的常用功能。本文将指导初学者如何使用R语言实现情感分析并生成词云。下面是我们要遵循的步骤。
### 流程步骤
| 步骤 | 内容 |
|------|------------------------------------|
| 1 | 安装和加
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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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():
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2023-08-14 10:53:57
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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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1. 黑神话悟空背景介绍最近黑神话悟空这款游戏可谓红遍大江南北，不仅IGN给出了8分的高分，就连央视新闻都有报道。作为国内第一款单机大作：出圈的是游戏，输出的是中国文化，受到了广大游戏玩家的追捧和赞扬。针对此热门事件，老王我用python爬虫和情感分析技术，针对B站的弹幕数据，分析了黑神话悟空这款热门游戏弹幕的舆论导向，并生成了词云图，下面我们来看一下，python代码是如何实现的。2. B站弹幕
原创
精选
2024-09-20 17:18:12
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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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情感分类1.准备数据2.构建Word Averaging模型3.训练模型4.进行预测5.RNN模型6.训练RNN模型7.CNN模型 PyTorch模型和TorchText再来做情感分析(检测一段文字的情感是正面的还是负面的)。我们会使用IMDb 数据集，即电影评论。 1.准备数据TorchText中的一个重要概念是Field。Field决定了你的数据会被怎样处理。在我们的情感分类任务中，我们所
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2023-10-15 07:18:37
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使用pytorch进行IMDB情感分析建议：将代码整合到main()函数中。1. 配置1.1 设置cuda和随机种子# 设置cuda
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
SEED = 1234
torch.manual_seed(SEED) # 为cpu设置随机种子
torch.cuda.m
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2024-05-16 12:22:06
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使用Python和自然语言处理库（如NLTK或Spacy），编写一个文本情感分析程序，能够自动分析一段文本的情感。步骤1：导入必要的库和数据集我们需要导入以下库和数据集：TensorFlow 或 Keras：这两个库都可以进行深度学习任务，我们可以根据自己的喜好选择其中之一。NumPy：用于处理数组和矩阵的Python库。matplotlib：用于可视化的Python库。OpenCV：用于图像处理
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2023-11-27 12:58:29
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一 前言情感分析（Sentiment Analysis），也称为情感分类，属于自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的一个分支任务，随着互联网的发展而兴起。多数情况下该任务分析一个文本所呈现的信息是正面、负面或者中性，也有一些研究会区分得更细，例如在正负极性中再进行分级，区分不同情感强度.文本情感分析（Sentiment Analysis）是
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2023-08-21 09:39:30
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