# 基于AdaBoost算法的情感分析研究
**此项目为本科毕业设计项目，目前已经没有时间更新了，文章、代码都有很多错误，大家借鉴一下思路就好，不要仔细研究**
**大学时没有好好学算法，毕竟那些树、图实在提不起兴趣，好在毕业设计选择了个机器学习算法，整了个还算是有点意思的项目，至少弥补了大学的一点点的遗憾。现在将项目开源出来，虽然感觉还是写得没有达到自己的预期，大部分也是参考别人的，有兴趣的可以下载看看吧。如果可以，希望能给个star或者fork奖励奖励**
**文本分类基本流程**
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## 运行环境
[anaconda: 3.5+]https://www.anaconda.com/
## 本文项目流程
一、 使用微博应用获取微博文本，代码地址[weibo_get](https://github.com/Zephery/weibo_get)
二、 SVM初步分类(svm_temp.py)
三、 利用贝叶斯定理进行情感分析
四、 利用AdaBoost加强分类器
**完整文档可以看doc**
[https://github.com/Zephery/weiboanalysis/blob/master/doc](https://github.com/Zephery/weiboanalysis/blob/master/doc)
## 一、获取微博文本
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## 二、SVM初步分类
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## 三、使用朴素贝叶斯分类
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## 四、AdaBoost
#### 4.1 二分类AdaBoost
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#### 4.2 多分类AdaBoost
**4.2.1 AdaBoost.SAMME**
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**4.2.2 AdaBoost.SAMME.R**
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基于AdaBoost算法的情感分析源码+文档分析+案列.7z （70个子文件） 
code multi_AdaBoost 
multi_test.py 4KB Bayes.py 8KB multi_boost.py 3KB model gnb.model 15KB train __init__.py 0B
vocabularyList.txt 11KB training.py 4KB new_word.txt 13KB new_train.py 6KB boostNB.py 6KB tool.py 6KB word.txt 414B model gnb.model_05.npy 35KB gnb.model_01.npy 104B gnb.model 539B gnb.model_02.npy 35KB gnb.model_04.npy 104B gnb.model_03.npy 92B __pycache__ boostNB.cpython-35.pyc 5KB __init__.cpython-35.pyc 132B tool.cpython-35.pyc 5KB train.txt 42KB draw_pic.py 2KB two_class roc_temp.py 2KB svm_temp.py 3KB using_sklearn.py 3KB DS.txt 8KB roc_test.py 669B adaboostNB.py 5KB two_nb.py 7KB model gnb.model_05.npy 96B gnb.model_01.npy 5KB gnb.model 10KB gnb.model_02.npy 88B gnb.model_04.npy 5KB gnb.model_03.npy 96B two_class.txt 42KB update_adaboostNB.py 3KB pynlptest.py 632B word __init__.py 139B cut.py 806B mood.py 2KB count.py 381B doc 
基于AdaBoost算法的情感分析研究.docx 1.24MB ntusd ntusd-positive.txt 29KB ntusd-negative.txt 87KB svm_train.py 6KB plot_adaboost_multiclass.py 4KB temp.py 894B Bayes.py 7KB SVM.py 3KB model gnb.model_05.npy 7KB gnb.model_01.npy 92B gnb.model 539B gnb.model_02.npy 104B gnb.model_04.npy 104B gnb.model_03.npy 7KB word_cloud en_test.py 650B simhei.ttf 9.3MB en.txt 26KB
temp.png 107KB draw_word.py 2KB test.py 138B from_database.py 359B jiebatest.py 763B README.md 2KB ad stop.txt 15KB advertise.txt 45KB normal.txt 65KB train.txt 79B资源评论
