最近闲来无事，看了 王树义老师 的一篇文章 《如何用Python和机器学习训练中文文本情感分类模型》，跟着步骤做了一个demo，此demo是爬取了美团用户的评论，对评论进行情感分析，收获很大，特此做下了笔记。首先导入库import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame, Series读取评论数据，数据在 这里dat
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2023-08-18 13:55:04
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情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述，分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪。原理比如这么一句话：“这手机的画面极好，操作也比较流畅。不过拍照真的太烂了！系统也不好。”① 情感词要分析一句话是积极的还是消极的，最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词，积极的情感词比如：赞，好，顺手，华丽等，消极情感词比如：差，烂，坏，坑爹等。出现一个积极词就+1，出现一个消极词就-1。里面就有“好
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2023-12-06 10:25:06
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文本情感分析是自然语言处理的一个重要部分，与语音情感分析类似，通过处理提取给定文本中的信息来衡量说话者/作者的态度和情绪，主要用于电影、商品以及社交媒体的用户评论分析等。VADER是一个基于词典和规则的情感分析开源python库，该库开箱即用，不需要使用文本数据进行训练，安装好之后即可输入想要识别的文本进行情感分析。与传统的情感分析方法相比，VADER具有很多优势：适用于社交媒体等多种文本类型不需
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2023-11-01 11:13:01
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1. 背景介绍文本情感分析是在文本分析领域的典型任务，实用价值很高。本模型是第一个上手实现的深度学习模型，目的是对深度学习做一个初步的了解，并入门深度学习在文本分析领域的应用。在进行模型的上手实现之前，已学习了吴恩达的机器学习和深度学习的课程，对理论有了一定的了解，感觉需要来动手实现一下了。github对应网址https://github.com/ble55ing/LSTM-Sentiment_a
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2023-08-11 17:09:40
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Python做文本情感分析之情感极性分析-深度学习文档类资源96c4cc 在 2020-02-04 01:53:00 上传 2.99 MBPython文本情感分析文本情感分析（也称为意见挖掘）是指用自然语言处理、文本挖掘以及计算机语言学等方法来识别和提取原素材中的主观信息。本文使用python来做文本情感分析Puno做乂本情分析之感校性分析-闫书LOsomassedfrom collections
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2023-09-18 20:48:04
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很多同学都对自然语言处理感兴趣，但是却不知道应该从哪里下手。需要从构建数据集到训练数据，再到测试数据，整个流程确实需要耐心的人才能成功走通。不过现在有了paddlehub，我们可以先省略掉构建数据集和训练数据这两个步骤，直接拿模型过来分类。一旦简单版的分类成功了，你就会有动力继续前进，继续学习如何训练属于自己的模型。今天我们用paddlehub中比较简单的情感倾向分析模型 senta_lstm 来
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2023-09-06 11:11:37
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1、文本情感分析是指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。常见的情感极性分析方法有：①基于情感词典（制定一系列的情感词典和规则，对文本进行段落拆解、句法分析，计算情感值，最后通过情感值来作为文本的情感倾向依据）；②基于机器学习（主要把问题转换为分类问题来看待，将目标情感分为两类，然后对训练文本进行人工标注，进行有监督的机器学习过程）。2、应用：①网络舆情监控：通过提取网络文本
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2023-07-30 12:44:35
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很多同学都对自然语言处理感兴趣，但是却不知道应该从哪里下手。Python实用宝典曾写过一篇文章(《短文本分类识别自杀倾向》)，教你从构建数据集到训练数据，再到测试数据，整个流程确实需要耐心的人才能成功走通。不过现在有了paddlehub，我们可以先省略掉构建数据集和训练数据这两个步骤，直接拿模型过来分类。一旦简单版的分类成功了，你就会有动力继续前进，继续学习如何训练属于自己的模型。今天我们用pad
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2023-10-10 22:27:45
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# Python文本情感分析
情感分析是一种通过自然语言处理技术来识别和提取文本中的情感信息的方法。它可以帮助我们理解人们在社交媒体、新闻、评论和其他文本中表达的情感倾向。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行文本情感分析，并提供相关的代码示例。
## 文本情感分析的概念
文本情感分析，也称为情感识别或情感分析，是一种自然语言处理技术，旨在确定一段文本中的情感倾向。它可以识别文本是积极
原创
2023-08-16 08:07:07
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目录需求分析步骤正文中文文章分句对单句进行分词单句分词之后剔除停用词对单句进行基于情感词典的评分对单句进行分别匹配计算分数值可视化结束 需求之前做过文本分析是直接调用科大讯飞的API，之后有时间会整理出来。最近又做了一个基于情感词典的文本情感分析。原本打算拿来主义，实现自己的需求就好，但是网上找了很多代码都跑不起来，自己就慢慢分步骤写了出来。应该是有错误的分析步骤中文文章分句，这部分参考了这篇文
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2023-08-11 22:40:36
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Python代码# 导入第三包
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.cro
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2024-08-30 14:59:36
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目前情感分析在中文自然语言处理中比较火热，很多场景下，我们都需要用到情感分析。比如，做金融产品量化交易，需要根据爬取的舆论数据来分析政策和舆论对股市或者基金的态度；电商交易，根据买家的评论数据，来分析商品的预售率等等。下面我们通过以下几点来介绍中文自然语言处理情感分析：中文情感分析方法简介；SnowNLP 快速进行评论数据情感分析；基于标注好的情感词典来计算情感值；pytreebank 绘制情
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2023-06-30 19:50:19
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当你浏览社交媒体、新闻或任何数字内容时，你有没有想过背后的技术是如何分析和理解这些文本的情感的？有没有想过在数百万条评论、帖子或文章中，如何快速地识别出其中的积极和消极情绪？在这篇文章中，我们将揭示其中的奥秘，并教你如何使用Python和SnowNLP来轻松地实现一个文本情感分析系统。什么是文本情感分析？文本情感分析是自然语言处理（NLP）的一个分支，旨在确定作者对某一主题或总体情境的态度，是积极
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2024-07-04 21:01:09
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sentimentpy是我根据R语言的一个文本情感分析包sentiment进行开发的, 开发的初衷有:
R的sentiment已经被弃坑, 没人维护
Python比R更擅长文本处理
sentiment包不支持中文
而sentimentpy包有如下特点:
使用朴素贝叶斯分类算法
利用了情感词典
支持中英文
支持情绪分类(喜怒哀乐恶惊)
支持极性分类(positive/negtive/both)
正在
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2023-08-09 23:30:27
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大数据入门——文本情感分类（python实现）文本情感分类总思路详细步骤一、导入数据二、分词三、数据清洗四、构造特征五、分割训练集、测试集六、训练数据svm支持向量机KNN逻辑回归贝叶斯随机森林七、预测数据八、评价模型总结 菜鸟小白的第二篇小博文 我就拿某高校比赛的数据当例子吧。。 这是比赛方提供的训练数据，分为三列，分别是ID、文本、label。文本部分据传说是印尼语的拼音，所以并没有现
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2023-09-26 18:51:15
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【NLP】Python3.7使用NLTK进行情感分析以前系统的玩过NLP，对于相关的知识较为熟悉，这次需要对一些英文评论性的语料做一些情感分析，本来这段时间好不容易搞定了中文的SnowNlp,发现用已有代码效果不好，本次拿出以前用了很多次的NLTK，好久不用会有一些坑的，那记录一下吧，希望大家可以顺利，不要安装使用上打击了积极性哇！1.NLTK情感分析自然语言工具包（NLTK）是最受欢迎的自然语言
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2023-09-05 09:54:53
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import jieba
import numpy as np
# 打开词典文件，返回列表
def open_dict(Dict='hahah',path = r'/Users/zhangzhenghai/Downloads/Textming/'):
path = path + '%s.txt' %Dict
dictionary = open(path, 'r', encodin
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2023-08-31 15:49:10
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情感分析系统情感分析任务情感分析是一个经典的文本分析任务，在工业界有着非常广泛的应用。从任务的角度来讲，它的输入为一段文本，输出为某一个特定的情感分类如正面、负面或者中性。 任务本身属于文本分类任务，所以需要使用分类算法。情感分析的一个经典的应用场景为舆情监控。比如一个公司推出了一款产品，然后想去分析市场用户对此产品的意见，这时候可以先基于爬虫技术来获取网上的用户评论，然后再利用分类算法来自动把评
基于主题模型的文本情感分析系统主要包括以下部分：评论信息采集与预处理（如网
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2020-02-23 16:23:26
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简介：文本挖掘中，情感分析是经常需要使用到，而进行主题模型分析之前，对数据集进行文本分类再进行分析具有必要性，因为分类以后，每一类的主题才会更明显。而snownlp是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，主要看上了他的情感分类功能(二分类)，分类是基于朴素贝叶斯的文本分类方法，当然也可以选择基于其他方法自己建立一个分词模型。 目的：学会snownlp基本操作，并使用其做情感分
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2023-06-26 10:14:18
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