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中文情感倾向分析：结合词典与机器学习的方法（含毕业设计及完整代码）.zip

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简介：
本项目致力于研发一种融合了词典和机器学习技术的情感分析系统，适用于对中文文本进行情感倾向判断。资料包括详细的毕业设计文档以及可用于实战的源代码。 项目目标是使用机器学习和情感词典这两种方法分别对中文新闻类文本进行情感极性分析。输入一段新闻文本后能够得到该文本的情感极性。 本项目的适用人群包括： 1. 需要对已有中文文本数据进行情感分析的企业及用户； 2. 开发APP时需要集成中文文本情感分析功能的开发人员； 3. 从事中文文本情感分析与挖掘的研究人员。

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  • 中文情感倾向分析：结合词典与机器学习的方法（含毕业设计及完整代码）.zip
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    本项目致力于研发一种融合了词典和机器学习技术的情感分析系统，适用于对中文文本进行情感倾向判断。资料包括详细的毕业设计文档以及可用于实战的源代码。 项目目标是使用机器学习和情感词典这两种方法分别对中文新闻类文本进行情感极性分析。输入一段新闻文本后能够得到该文本的情感极性。 本项目的适用人群包括： 1. 需要对已有中文文本数据进行情感分析的企业及用户； 2. 开发APP时需要集成中文文本情感分析功能的开发人员； 3. 从事中文文本情感分析与挖掘的研究人员。
     
  • 本科毕业设计：基于社交媒体文本的情感分析研究（结合情感字典与机器学习方法）.zip
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    本项目旨在通过运用情感字典和机器学习技术对社交媒体上的文本数据进行深入分析，探索公众情绪变化及其影响因素。研究成果可为舆情监测提供重要参考依据。 Python是一种高级的通用解释型编程语言，由Guido van Rossum在1989年发起，并于1991年正式发布。它以简洁清晰的语法而闻名，强调代码可读性和易于维护性。 以下是Python的一些主要特点和优势： - 易学易用： Python的设计简单直观，更接近自然语言，使初学者更容易上手。这种特性使得Python在教育领域以及初学者群体中得到广泛应用。 - 高级编程语言： Python提供自动内存管理（垃圾回收）等功能，并具有动态类型和面向对象的特性，减轻了程序员的工作负担。 - 跨平台性： Python可以在多种操作系统上运行，如Windows、Linux和macOS等。这使得开发人员可以轻松地将代码移植到不同的平台上。 - 丰富的标准库： Python内置了大量的模块和工具包，覆盖文件操作、网络编程以及数据库访问等多个方面。这些资源帮助开发者快速构建功能强大的应用程序。 - 开源项目： Python是一个开源软件，任何人都能够免费使用并查看其源码。这种开放性促进了Python社区的发展，并且提供了大量的第三方库与框架供开发人员选择和利用。 - 强大的社区支持： Python拥有一个庞大而活跃的开发团队，这使得开发者可以轻松地获取帮助、分享经验以及参与到Python语言的发展中来。 - 广泛的应用领域： Python在众多行业中都有广泛的应用，包括Web开发、数据科学、人工智能等领域。尤其是在数据科学和机器学习方面，Python已经成为主流编程语言之一。 - 支持面向对象编程： Python支持面向对象的程序设计方法论，允许开发者使用类与对象的概念来提高代码重用性和可维护性。
     
  • 在疫情期间，运用情感词典与机器学习技术分析新闻及微博评论中的情感倾向
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    本研究利用情感词典和机器学习方法，深入分析了疫情时期新闻报道和微博评论的情感色彩与民众心理变化。 在疫情背景下进行情感分析的研究项目主要基于情感词典以及机器学习技术对新闻报道与微博评论中的情绪进行量化评估。该项目由南京大学社会与行为科学学院2020年秋季学期数据科学基础课程的学员Cong Jin、YDJSIR和Sugar Xu共同完成，并已开源发布。 项目的文件结构包括以下几个部分： - `Analyze`：包含所有用于分析的数据处理代码。 - `Data`：存放原始数据及经过预处理后的各类结果，分为六个子目录（stage0至stage6），每个阶段内又进一步细分到具体日期的每日数据。 - `Report`：涵盖报告制作过程中的源文件和最终成品文档。 - `Spyder`：包含用于抓取相关网络信息的爬虫代码。 各个阶段的数据结构如下： 1. 每个子目录（如stage0至stage6）内包括疫情关键词筛选结果、每日重点微博分析图表等，以及特定日期的相关数据文件夹； 2. 具体到每一天内的文件则进一步细化为新闻检索原始文本、当日提取出的关键词与TextRank权重值记录、生成词云图及各类情感倾向评估报告。 此项目通过综合运用自然语言处理技术探索了新冠疫情背景下公众情绪变化趋势，提供了对社会心态研究的新视角。
     
  • 微博文本情感分析的大数据分析研究：结合情感词典及LSTM和SVM机器学习算法的Python实现与代码分享
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    本项目运用大数据技术进行微博文本情感分析，通过整合情感词汇表并采用LSTM和SVM算法优化模型预测准确性，并公开相关Python代码以促进学术交流。 基于大数据分析的微博文本情感研究结合了情感词典与机器学习算法（LSTM与SVM），通过Python编程实现了对微博用户情绪及舆论倾向的有效识别和分析。 随着社交媒体平台如微博的发展，其中包含了大量的用户情感信息。利用这些数据进行情感分析有助于理解公众的情绪变化和社会趋势。本段落的研究项目聚焦于这一领域，旨在开发一种结合传统方法（如情感词典）与先进算法（LSTM和SVM）的情感分析工具，并提供完整的代码库支持进一步研究。 在具体的方法上，该项目首先使用包含大量情绪词汇的字典来标注微博文本中的情感倾向。接着通过机器学习模型——长短期记忆网络(LSTM)以及支持向量机(SVM)，对数据进行深入的学习和分类处理。LSTM擅长捕捉时间序列信息，而SVM则在小规模数据集中表现优异。 研究团队收集了大量微博样本，并构建了一个包含丰富情感词汇的数据集用于实验。经过预处理后，使用LSTM与SVM算法进行了模型训练和测试阶段的工作，最终实现了对微博文本情绪的有效分析。 除了单个案例的研究之外，该项目还能够帮助理解大规模数据的情感趋势变化。这对于政府机构、企业及研究者来说具有重要意义：它们可以利用这项技术来监控社会反应或制定更加有效的市场营销策略与公共关系管理方案。 项目文档详细记录了理论背景、实验设计和结果分析等内容，并提供了完整的Python代码以供后续研究人员使用，从而快速构建起自己的情感分析系统。通过这种方法的结合应用，该项目不仅推进了相关领域的研究进展，也为实际操作提供了一个强有力的技术工具。
     
  • 利用情感词典进行情感倾向评分
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    本研究采用情感词典分析技术对文本数据进行处理，通过赋予词汇正负面权重来量化内容的情感色彩，为情感分析提供有效支持。 程序使用Python编写，并配有详细的博客解析内容。详情可参阅相关文章。
     
  • 利用情感词典进行情感倾向评分
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    本研究采用情感词典方法对文本内容进行分析，旨在量化文本的情感倾向，为情绪分析提供有效的评估工具。 程序使用Python编写，并附有详细的博客解析。详情可参考相关文章内容。
     
  • 利用情感词典进行情感倾向评分
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    本研究采用多种情感词典对文本数据进行分析，通过量化词汇的情感极性来评定整体内容的积极、消极或中立情绪程度。 程序使用Python编写，并配有详细的博客解析介绍。
     
  • 基于多种机器学习算法的中文微博情感分析【毕业设计源码】.zip
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    本项目为毕业设计作品，提供了一种利用多种机器学习算法进行中文微博文本的情感分析方法。代码和数据集包含在内，便于研究与实践。 项目介绍：使用多种机器学习方法对中文微博进行情感分析。 1. 通过FastText在较小的语料库上训练并生成词向量。这种方法增加了n-gram特征，相较于传统的word2vec模型效果更佳。 2. 数据集包括了10,000条用于训练的数据和500条用于测试的数据。 3. 使用SVM、Bayes、DNN、LSTM、Attention+BiLSTM及XGBoost等多种算法搭建并训练正负情感二分类器。尽管SVM在自然语言处理任务中表现一般，但在当时我技术不够成熟的情况下选择了它；而Bayes模型速度快且效果好，在小规模语料上表现出色，但大规模数据集下可能性能会有所下降，并且丢失了句子的顺序信息，拓展性不强。 DNN的效果并不理想。然而现在直接用DNN做自然语言处理任务的情况很少见，因此这里仅作为从传统机器学习过渡到深度学习的一个例子。 LSTM使用了FastText词向量并考虑到了语序信息，在效果上有了明显的提升；Attention+BiLSTM模型表现优秀，但相比纯LSTM的改进并不显著。这主要是因为该任务相对简单且训练数据较少，但在更复杂的任务中注意力机制的作用会更加突出。 XGBoost在机器学习领域表现出色，在这个项目中的应用也证明了其强大的能力。
     
  • 基于情感字典与机器学习的社交媒体文本情感分析方法.zip
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    本研究提出了一种结合情感字典和机器学习算法的创新方法，用于精准分析社交媒体文本中的情感倾向，为情绪传播和社会心理研究提供有力工具。 社交媒体文本中的情感分析采用了情感字典和机器学习的方法。
     
  • 关于中文微博情感倾向分析的情感词典应用研究_陈晓东
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    本文探讨了在中文微博文本中运用情感词典进行情感倾向分析的应用与挑战，作者陈晓东通过实证研究提出改进方法，以提高情感分类准确性。 基于情感词典的中文微博情感倾向分析研究——陈晓东，华中科技大学。