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毕业论文中的舆情情感分析系统

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简介：
本研究设计并开发了一套针对毕业论文主题的舆情情感分析系统，利用自然语言处理技术对网络上的舆论进行自动化的情感倾向识别与分类。旨在为用户提供全面、准确的舆情监测服务。 对采集的舆情数据进行情感倾向分析，将用户的发言与正负语料库内容进行比较，以判定其发言的情感状态，并将其分为“冷静、积极、焦虑、恐惧、愤怒”五种情绪。

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  • 毕业论文中的舆情情感分析系统
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    本研究设计并开发了一套针对毕业论文主题的舆情情感分析系统，利用自然语言处理技术对网络上的舆论进行自动化的情感倾向识别与分类。旨在为用户提供全面、准确的舆情监测服务。 对采集的舆情数据进行情感倾向分析，将用户的发言与正负语料库内容进行比较，以判定其发言的情感状态，并将其分为“冷静、积极、焦虑、恐惧、愤怒”五种情绪。
     
  • 基于BERT的情感分析在毕业论文中的舆情分析模板应用
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    本研究探讨了利用BERT模型进行情感分析，并将其应用于毕业论文的舆情分析中，提供了一套有效的数据分析模板。 本段落研究了旅游景点评论，并通过分析公开的用户评论来抽取游客对旅游景点的核心关注点以及情感倾向。利用这些数据了解不同游客群体对于各个景区的好感度差异，并运用聚类分类技术进行系统化总结，最终以可视化方式展示各核心关注点下的喜好程度分布情况。 在情感分析方面，本段落采用了基于BERT模型的方法构建了训练集和测试集，准确率达到0.96。此外，还利用这一方法对自建的淮安旅游评论数据集进行了详细的情感倾向性分析。
     
  • 毕业设计：微博舆情分析系统的开发
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    本项目旨在开发一款针对微博平台的舆情分析系统，通过自然语言处理和数据挖掘技术，实现对微博热点话题、情感倾向及传播路径的智能分析。 本项目设计了一个基于Python的微博舆情分析可视化系统，结合了爬虫技术和情感分析方法，并配有详细的代码注释以方便新手理解与操作。该项目适用于毕业设计、期末大作业或课程设计等场合，功能全面且易于使用。 国内社交媒体平台中包括微博这一重要组成部分，在该平台上每一条微博都包含了发布用户信息（如用户名）、具体内容、发布时间戳以及互动数据（转发数、评论数和点赞数）等内容，并可能附带地理位置标签。本项目旨在通过编写爬虫程序来抓取这些内容，同时采用适当的话题抽取方法及情感分析算法对所获取的信息进行预处理与清洗工作；最终目标是对微博舆情进行全面的可视化展示。 具体要求如下： 1. 爬虫对象为微博网站（https://weibo.com）； 2. 需深入研究该平台网页结构，并据此制定合理的爬取策略，以确保全面覆盖所有公开内容； 3. 将抓取到的数据整理成语料库格式，其中包含但不限于微博正文、发布者信息和个人地理定位等关键字段； 4. 运用有效的聚类技术识别热点话题并提取出排名前十的话题及其相关讨论； 5. 针对上述十大热门主题中的内容选用适当的模型进行情绪倾向分析，从而评估网友对该议题的态度或反应； 6. 实现数据可视化功能：例如制作微博话题的柱状图以及展示各话题下用户分布情况的地图等。
     
  • 毕业设计-微博热点舆情分析系统.pdf
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    本毕业设计旨在开发一款微博热点舆情分析系统，利用大数据与自然语言处理技术，实时监控和分析微博平台上的热点话题及公众舆论趋势。该系统能有效帮助用户快速掌握社会热门议题，并为个人研究和社会管理提供有力支持。 毕业设计题目为《微博舆情热点分析系统》，该研究旨在通过技术手段对微博平台上的热门话题进行数据分析与挖掘，以期更好地理解网络舆论的形成机制及其影响因素。研究报告详细探讨了相关系统的架构设计、关键技术实现以及应用效果评估等内容。
     
  • 基于Python的酒店中文评论情感分析毕业设计
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    本项目旨在利用Python进行酒店中文在线评论的情感分析，通过自然语言处理和机器学习技术，识别并量化顾客反馈中的正面与负面情绪，为酒店业者提供改进服务质量的数据支持。 情感极性分析是对带有主观情感色彩的文本进行分类的一种方法。它主要分为基于情感知识的方法和基于机器学习的方法两种。 基于情感知识的方法通过现有的情感词典来计算文本的情感倾向（正面或负面）。具体来说，这种方法会统计文档中出现的正向与负向词汇的数量或者它们所携带的情感值，并据此判断该文档属于哪一类情绪类别。而基于机器学习的方式则利用训练数据集对已标注好类别的样本进行模型训练，然后使用这个分类器来预测新的文本的情绪倾向。 本项目采用的是后者——即通过Python编程语言构建并运用情感分析的机器学习模型，针对酒店评论的数据来进行具体的情感极性识别。该项目侧重于实践操作而非理论探讨，旨在帮助参与者逐步理解和掌握中文环境下进行情感分析的技术流程和方法。
     
  • 中文情感分析——情感词汇库
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    《中文情感分析——情感词汇库》旨在提供一个全面且结构化的中文情感词汇集合，用于支持文本挖掘和自然语言处理中的情感倾向性分析。 在情感词库中包括中文停用词（chineseStopWords），用于分词处理。它涵盖了程度级别词语、否定词以及正面情绪词汇与负面情绪词汇。 其中的停用词是指那些虽频繁出现但实际意义不大的词汇，例如“的”、“是”和“在”。去除这些无实质含义的词汇有助于减少噪音，并提高文本分析效率。当构建词袋模型或TF-IDF矩阵时，移除这类词语可以更准确地反映文档内容特征。 程度级别词语指的是表示强度变化的副词，比如“非常”、“极其”与“稍微”，它们在情感分析中非常重要，因为这些词汇能够增强或者减弱后续单词的情感色彩。正确识别并处理此类词汇有助于更加精确地评估文本的情绪倾向性。 否定词如“不”、“没”和“无”，同样对情绪分析具有关键作用。一个否定词可能会改变其后词语的积极或消极情感极性，例如，“不好”的表达是负面而非正面的情感色彩。因此，在进行情绪分析时正确处理这类词汇对于提升准确性至关重要。 此外，情绪词库中包含直接反映文本情感倾向性的词汇，如“好”、“快乐”与“坏”，这些词汇用于计算文档的整体情绪评分。结合程度级别词语和否定词一起使用，则可以更准确地捕捉到复杂的情绪变化情况。
     
  • 我的毕业设计：情感分析
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    本项目旨在通过自然语言处理技术进行文本的情感分析，利用机器学习算法识别和提取评论、文章中的情绪倾向，为社交平台监测及市场调研提供数据支持。 我的毕业设计是关于情感分析的。
     
  • 中文情感分析
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    中文情感分析是指利用自然语言处理和机器学习技术对中文文本中的主观信息进行提取和统计，以判断作者的态度、观点与情绪倾向的技术方法。 chinese_sentiment是一个中文情绪分析工具，使用jieba进行分词，并采用Naive Bayes分类器来实现正负情绪的分类。该工具有支持用户自定义字典的功能。 安装方法： 1. 克隆代码库：`git clone https://github.com/sweslo17/chinese_sentiment.git` 2. 安装依赖项：`pip install -r requirements.txt` 使用说明： 训练阶段，将正向和负向的训练数据放在data文件夹中。 - 进入examples目录 - 使用命令 `python training_example.py` 开始训练 测试阶段： - 在examples目录下运行 `python testing_example.py` - 测试结果将以 `{pos:value, neg:value}` 的形式返回。
     
  • Python驱动的舆情分析与可视化系统毕业设计（含爬虫、情感分析及Flask框架）源代码.zip
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    本项目为基于Python的舆情分析与可视化系统，涵盖数据抓取、情感分析和Web展示，利用爬虫技术获取信息，采用Flask构建后端服务。 该资源提供了一个基于Python的舆情分析可视化系统项目源码包（包含爬虫、情感分析以及Flask框架功能），所有代码都经过本地编译并确认可以正常运行。该项目在评审中获得了95分以上的高评分，难度适中且内容已经由助教老师审核通过，能够满足学习和实际应用的需求。如果有需要的话，用户可以放心下载使用该资源。