# 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算法的情感分析研究 .zip （70个子文件） 
weiboanalysis word_cloud 
simhei.ttf 9.3MB
temp.png 107KB en_test.py 624B draw_word.py 2KB
en.txt 26KB SVM.py 3KB pynlptest.py 621B plot_adaboost_multiclass.py 4KB train new_train.py 6KB vocabularyList.txt 11KB model gnb.model_02.npy 35KB gnb.model_04.npy 104B gnb.model_03.npy 92B gnb.model 539B gnb.model_05.npy 35KB gnb.model_01.npy 104B __pycache__ tool.cpython-35.pyc 5KB __init__.cpython-35.pyc 132B boostNB.cpython-35.pyc 5KB train.txt 42KB word.txt 365B __init__.py 0B boostNB.py 6KB new_word.txt 11KB tool.py 6KB training.py 4KB ntusd ntusd-negative.txt 79KB ntusd-positive.txt 26KB from_database.py 347B draw_pic.py 2KB model gnb.model_02.npy 104B gnb.model_04.npy 104B gnb.model_03.npy 7KB gnb.model 539B gnb.model_05.npy 7KB gnb.model_01.npy 92B test.py 134B two_class roc_test.py 648B adaboostNB.py 5KB model gnb.model_02.npy 88B gnb.model_04.npy 5KB gnb.model_03.npy 96B gnb.model 10KB gnb.model_05.npy 96B gnb.model_01.npy 5KB DS.txt 7KB svm_temp.py 3KB using_sklearn.py 3KB update_adaboostNB.py 3KB roc_temp.py 2KB two_nb.py 7KB two_class.txt 42KB multi_AdaBoost model gnb.model 15KB multi_test.py 4KB Bayes.py 8KB multi_boost.py 3KB word count.py 363B mood.py 2KB cut.py 760B __init__.py 134B ad stop.txt 13KB normal.txt 64KB train.txt 79B advertise.txt 44KB doc 
基于AdaBoost算法的情感分析研究.docx 1.24MB svm_train.py 6KB Bayes.py 7KB temp.py 874B README.md 2KB jiebatest.py 749B资源评论
