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WallStreetBets_Sentiment
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2021-02-23
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WallStreetBets_Sentiment 目前正在收集2021年1月1日至2月22日之间的WallStreetBets帖子的评论数据。到目前为止,每个帖子最多可以收集15,000条评论。 超过80k的帖子将阻止服务器完全刮取。 然后将数据输入到情绪分析器中,在其中每天提供正/负情绪水平。 此外,在计算中还应考虑使用“ Gamestop”之类的时间词的数量 该信息将与gametop的每日股票价格重叠 引用文献:Hutto,CJ&Gilbert,EE(2014)。 VADER:一种基于简约规则的社交媒体文本情感分析模型。 第八届国际博客和社交媒体国际会议(ICWSM-14)。 密歇根州安阿伯,2014年6月
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WallStreetBets_Sentiment-main.zip (31个子文件)
WallStreetBets_Sentiment-main
webscraper.py 4KB
.gitignore 20B
README.md 757B
stocks.cvs 484B
reddit_refresh.py 3KB
sentiment_analysis.py 2KB
.ipynb_checkpoints
sparksession-checkpoint.py 0B
main.py 2KB
__pycache__
sentiment_analysis.cpython-37.pyc 1KB
webscraper.cpython-37.pyc 2KB
gme.cpython-37.pyc 920B
mongo.cpython-37.pyc 861B
main.cpython-37.pyc 2KB
vaderSentiment
.gitignore 862B
setup.cfg 1KB
README.rst 21KB
additional_resources
emoji-test.txt 353KB
hutto_ICWSM_2014.tar.gz 2.23MB
build_emoji_lexicon.py 1KB
.gitattributes 731B
__init__.py 0B
vaderSentiment
vaderSentiment.py 33KB
emoji_utf8_lexicon.txt 116KB
vader_lexicon.txt 417KB
__init__.py 17B
LICENSE.txt 1KB
MANIFEST.in 116B
setup.py 2KB
wsb.json 141B
mongo.py 567B
gme.py 607B
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逸格草草
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