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emotionAnalysis:疫情背景下，基于情感词典和机器学习对新闻和微博评论的情感分析
emotionAnalysis:疫情背景下，基于情感词典和机器学习对新闻和微博评论的情感分析
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情绪分析 疫情背景下，基于情感词典和机器学习对新闻和微博评论的情感分析
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疫情背景下，基于情感词典和机器学习对新闻和微博评论的情感分析
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论文研究-面向网络新闻领域的评论情感极性分析.pdf
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网络新闻评论情感分析对于互联网时代分析舆情、掌握民调具有重要意义。目前研究聚焦在评论自身的分析而忽略评论间的结构关系，因此利用该关系生成评论关系树，并基于评论关系树建立情感极性判别规则。将评论经过预处理后，同时采用基于扩展情感词典和支持向量机两种方法来进行情感极性分析，动态扩展了情感词典，设计了情感极性分类器。实验结果表明，在利用了评论结构关系之后，两种方法的分析准确率均较没利用该关系之前有了明显
3.2 机器学习 – NLP和情感分析
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案例1：利用贝叶斯方法的多项式模型分析新闻数据 数据#1 !wget http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/20news-bydate.tar.gz !ls !tar -xzf 20news-bydate.tar.gz !ls !ls 20news-bydate-test !ls 20news-bydate-train !ls 20news-bydate-tes
基于情感词典的情感倾向打分
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程序为Python代码编写，本人为程序配置了详细的博客解析，详见http://blog.csdn.net/bcj296050240/article/details/46686797
中文情感分析_sentiment_analysis.rar
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中文情感分析_sentiment_analysis,python程序，包含中文酒店用户评论数据。
NLP自然语言处理停词库
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停词库,包含一般性常用词。可用于R语言与python的自然语言处理中的词频、关键词分析。绘制词云效果也是比较不错的。
基于词典和机器学习组合的情感分析
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情感是人类智能表现的一种特征。情感既可以是身体上生理状态发生变化的反映， 也可通过文本加以表达。目前研究情感分析的语料资源大部分来源于用户评论文本。 评论文本已成为消费者购买商品的重要参考。从文本中获取情感信息，首先要从文本 中抽取语义特征信息并加以分类。因为无法及时提取到信息丰富的评论，且基于词典 的方法或基于机器学习的方法量化得到的情感特征过于片面,无法很好的辅助消费者 进行决策,所以提取评论
NLP：基于情感词典和机器学习对新闻和微博评论的情感分析.zip
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疫情背景下，基于情感词典和机器学习对新闻和微博评论的情感分析 文件结构 ├─Analyze # 分析数据的过程中所使用的所有代码 ├─Data # 原始数据以及处理过后的所有数据 ├─Report # 报告相关源文件以及最终报告的成品 └─Spyder # 爬虫代码
Python基于情感词典和机器学习对新闻和微博评论的情感分析源码+说明+数据集（高分大作业项目）.zip
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Python基于情感词典和机器学习对新闻和微博评论的情感分析源码+说明+数据集（高分大作业项目）.zip 已获导师指导并通过的97分的高分期末大作业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 Python基于情感词典和机器学习对新闻和微博评论的情感分析源码+说明+数据集（高分大作业项目）.zip 已获导师指导并通过的97分的高分期末大作业设计项目，可作为课程
Python基于情感词典和机器学习对新闻和微博评论的情感分析源码+项目说明+数据集+代码注释.zip
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Python基于情感词典和机器学习对新闻和微博评论的情感分析源码+项目说明+数据集+代码注释.zip 已获导师指导并通过的97分的高分期末大作业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 该资源适合计算机相关专业(如人工智能、通信工程、自动化、软件工程等)的在校学生、老师或者企业员工下载，适合小白学习或者实际项目借鉴参考！ 当然也可作为毕业设计、课程设计、课程作
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【项目实战】Python实现贝叶斯算法疫情微博评论情感分析 资料说明：包括数据集+源代码+Word文档说明。 资料内容包括： 1)需求分析； 2)数据采集； 3)数预处理； 4)数据分析过程； 5)利用贝叶斯定理进行情感分析...
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微博文本的情感分析研究
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第一，基于Word2Vec的文本获取及预处理。收集和处理微博语料，分为大规模的...第三，在微博上爬取的小规模语料上做情感分析，分析疫情下人们的情绪情况。 可以发现，Attention-LSTM模型能较好的分析疫情人们的情感态度
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通过机器学习等方法分析突发事件的不同时段的微博用户情感倾向，建立相关模型。使用贝叶斯线性回归方程分析网络用户情感变化趋势，建立微博用户情感演变的动态分析模型。总结舆情演化生命周期的划分结果。
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