以前我写过不少文本数据分析，比如《八佰》影评分析、《三十而已》热评分析等，但基本停留在可视化分析层面。本文将运用文本挖掘技术，对最近热播剧《沉默的真相》弹幕数据进行深入分析，希望对大家有一定的启发。 本文数据分析思路及步骤如下图所示，阅读本文需要10min， 一、数据获取如果您对弹幕数据采集感兴趣，可查看J哥往期原创文章「弹幕爬虫，看这一篇就够了！」，本文仅提供核心代码： from xml.dom
美图欣赏：一.textblob介绍1.TextBlob：简化文本处理TextBlob是用于处理文本数据的Python（2和3）库。它提供了一个简单的API，用于深入研究普通自然语言处理（NLP）任务，例如词性标记，名词短语提取，情感分析，分类，翻译等。2.功能名词短语提取 词性标记 情绪分析 分类（朴素贝叶斯，决策树） 由Google翻译提供的语言翻译和检测标记化(将文本分为单词和句子） 单词和短
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2023-12-09 11:38:14
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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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目录1.作者介绍2.原理介绍2.1自然语言处理情感分析介绍2.2 API介绍3.实现过程4.实验代码及结果4.1实验代码4.2实验结果 1.作者介绍2.原理介绍2.1自然语言处理情感分析介绍情感分析又称倾向性分析，或意见挖掘，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。利用情感分析能力，可以针对带有主观描述的自然语言文本，自动判断该文本的情感正负倾向并给出相应的结果。现有的情
动手学深度学习笔记一、情感分析及数据集1.读取数据集2.预处理数据集二、利用RNN进行情感分析1.使用RNN表示单个文本2.加载预训练的词向量3.训练和评估模型4.预测三、利用CNN进行情感分析1.一维卷积2.textCNN模型3.加载预训练词向量4.训练和评估模型5.预测 一、情感分析及数据集情感分析研究人们在文本中（如产品评论、博客评论和论坛讨论等）“隐藏”的情绪。这里使用斯坦福大学的大型电
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2023-11-13 11:55:31
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写在前面: 首次写csdn的博客, 记录一次涉及爬虫, 中文词句情感分析, 数据可视化的社会计算作业, 不过仅涉及非常粗浅的介绍和本次作业中用到的内容, 会在每个板块最后附上相应内容学习的其他博客链接.分析题意对于2019年度的电影评分数据，电影描述以及标签信息等数据进行获取和分析，作一份电影分析报告。
要求内容：
1. 正面，负面，中性评价比率
2. 粉丝分布属性
3. 票房属性完成作业大概分为
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2023-12-17 16:34:57
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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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在使用Python进行情感分析时，有时会遇到“情感分析结果全为一样的结果”的问题。这通常表明模型未能有效地捕捉输入数据的情感特征，可能是由于模型选择、特征工程不足、数据不平衡或模型训练不充分等因素导致的。本文将通过各个方面的对比和实战案例来帮助你解决此问题。
### 版本对比
在进行情感分析的过程中，Python相关库的版本对比是很重要的。以下是一些流行的情感分析库及其演进历史。随着版本的迭代
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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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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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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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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那么首先大家都知道，我们经常在运行代码的时候是时候配置好相应所需的环境的。那么我这次也不例外。那么我这里就讲一下最重要也是最麻烦的部分——如何在python3.7+pycharm2019的环境下下载并成功导入dlib库。如果以下内容对你有所帮助，可以点赞关注一下表示支持哦！人脸特征点的提取import cv2
import dlib
# 与人脸检测相同，使用dlib自带的frontal_face
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2023-11-29 16:33:27
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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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