以下的样本代码用Pyhton写成，主要使用了scrapy， sklearn两个库。所以，什么是情感分析(Sentiment Analysis)?情感分析又叫意见挖掘(Opinion Mining), 是一个研究人们对某种事物，例如产品，话题，政策的意见，情绪或者态度的领域。 随着网路上意见型数据的爆发，情感分析也被广泛研究和应用。Bing Liu 的 Sentiment Analysis and
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2023-07-04 22:50:13
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相对于「 基于词典的分析 」，「 基于机器学习 」的就不需要大量标注的词典，但是需要大量标记的数据，比如：还是下面这句话，如果它的标签是：服务质量 - 中 (共有三个级别，好、中、差)╮(╯-╰)╭，其是机器学习，通过大量已经标签的数据训练出一个模型，然后你在输入一条评论，来判断标签级别宁馨的点评 国庆活动，用62开头的信用卡可以6.2元买一个印有银联卡标记的冰淇淋，有香草，巧克力和抹茶三种口味可
# 情绪分析在Python中的应用
情绪分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在识别和提取文本中的情绪信息。随着社交媒体和在线评论平台的兴起，情绪分析的应用价值日益凸显，尤其是在市场调查、公众舆论监测等领域。本文将探讨如何在Python中实现情绪分析，并给出具体的代码示例。
## 情绪分析的基本原理
情绪分析通常依赖于机器学习或深度学习模型，
在当前大数据和人工智能的浪潮中，“情绪分析”成为了重要的研究领域之一。利用Python进行情绪分析，不仅能帮助我们理解文本数据的情绪倾向，还可以为商业决策提供依据。尤其是在社交媒体和客户反馈日益增多的背景下，情绪分析更是不可或缺的工具。本篇博文将详细记录情绪分析的过程，从协议背景到性能优化，帮助您全面理解如何在Python中实现情绪分析。
### 协议背景
情绪分析是自然语言处理（NLP）中的
最近金融市场辗转波动，年初入场的小伙伴也许还在等待市场的回暖。面对错综复杂的市场环境，如何才能通过技术手段，更快更好判断市场的变化，提前行动，是每一个会编程或想学编程的基民共同追求的目标。本文通过利用Python技术，手把手教你爬取天天基金贴吧50W+数据并分析投资者情绪，让你更快洞察金融市场变化。01网页分析我们首先挑选一只白酒基金，看看这只基金贴吧的数据，网址及网页内容如下：http://gu
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2024-08-08 16:36:38
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当WiFi成为人们生活中的必需品之时，也激发出科研人员对它的各种创新应用。日前，来自美国麻省理工学院(MIT)的研究人员表示，现在已经开发出一套被称为EQ-Radio的情绪智能分析系统。该系统通过收发无线信号并进行分析后，能够有效识别出人类的多种情绪，如兴奋、快乐、愤怒或悲伤等等，识别准确度高达87%。 解密：无线信号如何变身“情绪分析师”据悉，这套系统由麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(C
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2024-07-19 22:52:43
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# 情绪分析：使用 Python 和 NLTK
## 引言
情绪分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它的目的是对文本进行解读和判断，以识别作者的情感倾向。情绪分析通常应用于社交媒体监测、产品反馈分析和舆情追踪等领域。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 和 NLTK（Natural Language Toolkit）库进行简单的情绪分
感受下人类语言情感的复杂性。众所周知，人类自然语言中包含了丰富的情感色彩：表达人的情绪（如悲伤、快乐）、表达人的心情（如倦怠、忧郁）、表达人的喜好（如喜欢、讨厌）、表达人的个性特征和表达人的立场等等。利用机器自动分析这些情感倾向，不但有助于帮助企业了解消费者对其产品的感受，为产品改进提供依据；同时还有助于企业分析商业伙伴们的态度，以便更好地进行商业决策。简单的说，我们可以将情感分析（
感觉之前RNN的代码写的太丑陋了，所以该文章主要参考了Dive-into-DL-PyTorch和中文文本分类 pytorch实现的代码。 目录1 项目框架2 预处理2.1 将所有词映射为词向量2.2 将句子中的词语映射为id3 CNN模型4 参考 1 项目框架整个项目的框架抽象来看是如下的： 简而言之就是输入的是整一句话，宽度为词向量维度（这里是300维），高度为句子最大长度。经过嵌入层嵌入后，通
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2023-08-09 16:57:12
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一直就想着做个微信好友数据分析，折腾了一天总算是勉强完成了。 本文参考：微信好友大数据分析Python基于jieba库进行简单分词及词云功能实现方法 本文会使用到的第三方模块：itchat：微信网页版接口封装Python版本，在本文中用以获取微信好友信息。jieba：结巴分词的 Python 版本，在本文中用以对文本信息进行分词处理。matplotlib： Python 中图表绘制模块，在本文中用
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2023-10-26 13:31:13
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Illustrations by Evgenij Kungur 文/ Python攻城狮最近研究了一下itchat和matplotlib，目前实现了对微信好友头像、性别、区域、个性签名的采集及展示。本文就来详细介绍一下这个库的用法和一些核心逻辑实现。1.微信登录import itchatitchat.auto_login(hotReload=True)itchat.du
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2023-10-18 15:28:43
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一、功能介绍本文主要介绍利用网页端微信获取数据,实现个人微信好友数据的获取,并进行一些简单的数据分析，功能包括：1.爬取好友列表,显示好友昵称、性别和地域和签名, 文件保存为 xlsx 格式2.统计好友的地域分布，并且做成词云和可视化展示在地图上二、依赖库1、Pyecharts：一个用于生成echarts图表的类库，echarts是百度开源的一个数据可视化库，用echarts生成的图可视化效果非常
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2024-01-16 11:09:11
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环境Anaconda套装，自带科学计算的众包。windows系统安装打开Anaconda命令行依次执行如下命令：pip install snownlppip install -U textblobpython -m textblob.download_corpora #此条命令执行完的时间很长，耐心等待在命令提示符下键入：jupyter notebook你会看到目录里之前的那些文件，忽略他们就好。
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2023-07-27 14:40:09
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介绍在该节中我们将对用户产生的真实评论数据进行情绪分析。知识点文本分词Word2Vec 方法决策树分类本文所涉及到情绪分析，又称为文本情绪分析，这是自然语言处理和文本挖掘过程中涉及到的一块内容。简而言之，我们通过算法去判断一段文本、评论的情绪偏向，从而快速地了解表达这段文本的原作者的主观情绪。现实中，当我们在陈述一段内容时，可能会出现的情绪有：高兴、兴奋、激动、没感觉、失落、压抑、紧张、疑惑等。而
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2023-07-05 17:20:39
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一、介绍我想做的是基于人脸识别的表情（情绪）分析。看到网上也是有很多的开源库提供使用，为开发提供了很大的方便。我选择目前用的比较多的dlib库进行人脸识别与特征标定。使用python也缩短了开发周期。官网对于dlib的介绍是：Dlib包含广泛的机器学习算法。所有的设计都是高度模块化的，快速执行，并且通过一个干净而现代的C ++ API，使用起来非常简单。它用于各种应用，包括机器人技术，嵌入式设备，
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2024-06-12 16:03:03
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Part1 走进APP 很明显，是很成功的APP。 (WeChat) 是腾讯公司于2011年1月21日推出的一个为智能终端提供即时通讯服务的免费应用程序,现已是超过九亿人使用的手机应用。[1] “，是一个生活方式”是如今的标语。我觉得确实如此，在当下生活中，是每个人手机内必不可少的手机应用，甚至成为一个人的“生活方式”。根据问卷调查显示，每天都使用的用户比例已达
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2023-08-03 10:32:38
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# Python实践案例: 情绪分析
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## 引言
情绪分析是一种利用自然语言处理和机器学习技术来识别和分析文本中情感倾向的方法。在当今社交媒体和互联网上，大量的文本数据被产生和共享，情绪分析可以帮助我们了解用户的情绪状态和对某个话题的态度。本文将介绍如何使用Python进行情绪分析，并提供一个实际案例来演示该技术的应用。
## 情绪分析的原理
情绪分析是一种监督学习任务，主要分为
原创
2023-09-15 21:51:14
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零、背景由于需要找出一些小程序内部的逻辑，我对小程序的理解是一个类似于react native的东西，用java script写的代码，通过一个解释引擎将其解析成安卓原生的控件，所以核心的逻辑应该是写在某个js文件内，因此就需要想办法拿到小程序的运行包以及得到运行包内的js代码。一、寻找小程序包1.1 初步分析要拿到程序包，最简单的办法就是寄希望于小程序是一个下载在本地的包，这样只需要找到这个包，
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2023-10-11 21:40:37
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微信好友分析基于 Python 对微信好友进行数据分析，这里选择的维度主要有：性别、头像、签名、位置，主要采用图表和词云两种形式来呈现结果，其中，对文本类信息会采用词频分析和情感分析两种方法。在正式开始这篇文章前，简单介绍下本文中使用到的第三方模块：itchat：微信网页版接口封装Python版本，在本文中用以获取微信好友信息。jieba：结巴分词的 Python 版本，在本文中用以对文本信息进行
情绪智能的扩展分析与总结摘要首先对情绪概念及其模型作再度的深入探究接着结合情绪会改变我们看待世界和理解他人行为的方式以及神经生物学对情绪智能深度分析最后总结思考情绪智能在未被充分科学验证的情况下对个人发展所能做的贡献以及如何提高自身的情绪智能 Navigator情绪智能的扩展分析与总结一、 对情绪概念及其模型的深入探究二、 结合神经生物学对情绪智能深度分析三、 情绪智能对个人发展所能做的贡献及其提
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2023-11-21 10:00:43
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