# 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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微博情感分析，文本分类，毕业设计项目.zip （71个子文件） 
content multi_AdaBoost 
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基于AdaBoost算法的情感分析研究.docx 1.24MB ntusd ntusd-positive.txt 26KB ntusd-negative.txt 79KB svm_train.py 6KB LICENSE 11KB plot_adaboost_multiclass.py 4KB temp.py 874B 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 624B simhei.ttf 9.3MB en.txt 26KB
temp.png 107KB draw_word.py 2KB test.py 134B from_database.py 347B jiebatest.py 749B README.md 2KB ad stop.txt 13KB advertise.txt 44KB normal.txt 64KB train.txt 79B资源评论
