难点：1）受到请求频率的限制，需要采用一些方法来避免限制，例如：time.sleep等2）通常来说，需要设置cookie，通过设置url，模拟网页发送请求，获得网页内容。缺点：需要对数据进行预处理，并且需要找到网页url的逻辑，cookie。3）经过测试，当前微博的评论，不能全部提取。本文通过实验得到结果，微博评论通常只能抓到200条数据后，就会被限制。基于上述问题，为了爬取到微博的评论，本文爬取
摘 要随着互联网的快速发展，各类社交媒体平台如微信、QQ等也与日俱增，而微博更是集成了传统网站、论坛、博客等的优点，并加上了人与人之间的互动性、关系亲密程度等多种智能算法，并以简练的形式让数据爆发性的传播，促进了人与人之间的交流。网民可以通过微博来分享自己的生活，同时抒发自己的喜怒哀乐。因此对微博每天产生的信息量的分析和利用的需求显得更为迫切。情感分析，也称倾向性分析、意见抽取和意见挖掘。主要是通
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2024-01-04 13:27:25
70阅读
# Python微博情感分析实战指南
近年来，微博数据成为了情感分析的热门素材。通过对这些数据进行情感分析，我们可以了解公众对特定事件、产品或话题的情感倾向。本文将带你逐步实现一个简单的“Python微博情感分析”项目。
## 流程概述
在开始之前，我们先了解一下整个流程。以下是一张表格，概述了每个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明
原创
2024-10-06 03:54:32
256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
想要光明正大又不用冒着被封号的危险拿到微博数据么？想要获悉热门微博下网友评论的情感倾向么？想要知道大家都在使用什么表情么？如果你想，恭喜你，你可以在这个教程里找到你想要的一切元素。你将会通过微博开放平台获取微博数据，并通过 Python 中的情感分析库对热门微博评论进行情感分析进而进行可视化展示，同时你也能统计网友常用表情并进行词云化的展示。快来学习吧！什么是 API，以及为什么要使用它如果你体验
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2023-11-06 18:27:23
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概述这里简单说明一下项目下下来直接跑起的方法。前提先搞好python环境和vue环境,保证你有一个账户密码连上数据库mysql。
1、pip install requirements.txt 安装python包
2、修改mysql数据库的账户密码（weibosystem/ssettings）里面
3、创建数据库 python manage.py makemigrations py
文章目录0 项目说明1 系统介绍2 系统功能介绍3 系统启动注意事项4 项目工程 0 项目说明基于Django和vue的微博用户情感分析系统提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放这里简单说明一下项目下下来直接跑起的方法。前提先搞好python环境和vue环境,保证你有一个账户密码连上数据库mysql。 1、pip install requirements.txt 安装python
# Python 微博评论情感倾向分析
## 概述
本文将指导你如何使用Python来实现对微博评论的情感倾向分析。情感倾向分析是一种对文本进行情感分类的技术，通过分析文本的情感倾向，可以帮助我们了解用户的情感态度，对于舆情分析、产品评价等领域具有重要的应用价值。
## 整体流程
下面是实现微博评论情感倾向分析的整体流程，我们将在下文中逐步介绍每个步骤的具体实现。
```mermaid
g
原创
2023-12-11 10:45:45
497阅读
1.数据准备数据集来源于weibo100k,由于我比较懒，所以暂时不贴github地址了。之后开始对文本进行处理，大体思路为，依次读取weibo100k数据集的每一行，然后进行分词处理，最终统计整个文本数据集中每个词语出现的数量，然后取前topn个出现次数最高的词作为我们的字典。注:在统计过程中我用到了停用词，通俗来说就是文本数据集中许多词语比如了、吗、啊 等等这种是没有太大的实际语义的，对于后续
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2024-07-04 10:32:49
222阅读
每个文本文件包含相对应类的数据（0：喜悦1：愤怒2：厌恶3：低落对应不同类别的感情)文本读取用均值的方差，在高斯分布里面计算某个词的概率。对文本特征进行提取，提取词频。通过词频在各种词频目录里面进行匹配。对模型的准确率的预测。main.py 1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 import os
3 import pandas as pd
4 import nlt
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2023-09-16 06:44:20
299阅读
1. 什么是观点观点是一个广义的概念，包括了情感、评估、评价、态度，以及其他相关信息，包括观点持有者和观点评价对象。观点四元组表示。观点的结构化表示一般有四元组： 其中，表示观点评价对象或者评价对象的属性，表示情感词，是观点持有者，表示观点的评价时间。不同的观点持有者，其评论的观点影响力可能会不一致，比如一个总统的观点可能比普通人的观点更加重要；而时间则可以反映观点的时间变动情况，一个人在不同的时
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2023-07-07 19:13:25
118阅读
最近在做一个微博舆情与金融市场分析的课题，需要爬取微博的舆情数据。因此需要根据关键词爬取指定日期的微博。现在代码写完了，实测还行，sleep设置得比较久，但爬取的数据很完整。硕士三年在学到了很多，可以说比在学校学的还多，本着回馈社会的想法，把代码共享出来给有需要的朋友进行参考。后续在集成学习、不平衡数据、网络舆情分析等相关文章投稿成功后也会进
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2024-06-04 06:55:56
146阅读
Bilstm中文微博多情感分析 数据 我的数据是来自github的一个项目：Chine5 万
原创
2022-09-23 18:18:07
448阅读
1 简介今天向大家介绍一个帮助往届学生完成的毕业设计项目，微博情感分析可视化系统。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
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2023-10-27 09:16:45
210阅读
随着互联网的快速发展，各类社交媒体平台如微信、QQ等也与日俱增，而微博更是集成了传统网站、论坛、博客等的优点，并加上了人与人之间的互动性、关系亲密程度等多种智能算法，并以简练的形式让数据爆发性的传播，促进了人与人之间的交流。网民可以通过微博来分享自己的生活，同时抒发自己的喜怒哀乐。因此对微博每天产生的信息量的分析和利用的需求显得更为迫切。情感分析，也称倾向性分析、意见抽取和意见挖掘。主要是通过对带
原创
2022-07-05 05:32:29
600阅读
项目介绍：基于python和CNN算法实现微博情感分类，分4类：0：喜悦 1：愤怒 2：厌恶 3：低落。为了更好的处理超参数，我们把代码都放在一个TextCNN类里面：import tensorflow as tf
import numpy as np
class TextCNN(object):
"""
A CNN for text classifica
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2024-07-18 14:42:16
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编者按文本情感分析是对带有主观感情色彩的文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。互联网上每时每刻都会产生大量文本，这其中也包含大量的用户直接参与的、对人、事、物的主观评价信息，比如微博、论坛、汽车、购物评论等，这些评论信息往往表达了人们的各种主观情绪，如喜、怒、哀、乐，以及情感倾向性，如褒义、贬义等。基于此，潜在的用户就可以通过浏览和分析这些主观色彩的评论来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法。百分
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2024-08-26 20:58:27
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更新履历版本日期内容VER 1.02012/10/10简单介绍Python开发新浪微博的方法。包括如下内容：编程环境；新浪微博开发介绍；相关接口的介绍；部分接口的示例代码；访问频率规定；实际应用的一些想法。VER 1.12012/10/14添加使用新浪微博喂狗的系统设计。添加使用新浪微博发布饮水机状态的系统设计。添加使用新浪微博看家功能的设计。
目录论文标题引言标题论文学术结构1、相关研究综述（先前学者的研究）2、研究方法3、基于 Word2Vec 和 SVM 的微博情感演化分析4、基于 Word2Vec 词相似度的舆情主体对象情感演化分析5、结论与展望（摘自原文，原文讲得很好）读后感思维导图 论文标题《基于 Word2Vec 和 SVM 的微博舆情情感演化分析》引言这篇论文选取了2018年微博 “滴滴温州女孩遇害”事件作为主体，收集相
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2023-11-15 17:26:11
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# 基于Python的微博情感分析研究设计
## 引言
随着社交媒体的兴起和普及，人们在日常生活中越来越多地使用微博等社交平台来表达自己的情感。因此，通过对微博进行情感分析，可以帮助我们更好地了解用户的情绪和态度，对于企业的市场营销、舆情分析和舆论引导等方面都有着重要的意义。
本文将介绍如何使用Python进行微博情感分析的设计方法，并给出相应的代码示例。我们将基于情感词典和机器学习的方法来进
原创
2023-09-15 10:36:44
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