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疫情时期民众的微博数据分析

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简介：
本研究聚焦于疫情期间中国网民在微博平台上的行为和情感变化，通过大数据分析探讨了公众舆论趋势、情绪波动及信息传播模式。 我们收集了疫情期间微博普通用户发布的动态数据，包括用户ID、用户名、发布时间、点赞数、转发数和评论数等信息，可以作为大数据分析的数据来源。

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  • 疫情时期民众的微博数据分析
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    本研究聚焦于疫情期间中国网民在微博平台上的行为和情感变化，通过大数据分析探讨了公众舆论趋势、情绪波动及信息传播模式。 我们收集了疫情期间微博普通用户发布的动态数据，包括用户ID、用户名、发布时间、点赞数、转发数和评论数等信息，可以作为大数据分析的数据来源。
     
  • 疫情时期人民日报微博内容与评论.csv
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    该数据集包含了新冠疫情爆发期间，《人民日报》官方微博上发布的各类信息及网友评论，涵盖了疫情防控、社会影响等多方面内容。 2020年1月至4月期间的新冠疫情相关数据来源于人民日报微博平台，包含每条微博的转发、点赞及评论数量，并以CSV格式提供。这些数据可用于分析疫情期间舆情演变趋势、用户情感倾向以及主题挖掘等方面的研究工作。
     
  • 疫情期间网民情绪的Python识别分析.zip
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    本项目旨在利用Python技术对疫情期间网民的情绪进行自动化识别与量化分析，深入探究疫情背景下公众心理变化趋势。 资源包含文件：项目开发设计报告word+任务书+相关资料+代码及数据 根据train.csv 文件中的微博数据, 设计算法对test.csv 文件中的4500条微博内容进行情绪识别，判断每条微博是积极的 (1)、消极的 (-1) 还是中性的 (0)。通过混淆矩阵来评价算法的结果。 使用多种模型处理问题，并详细对比介绍不同模型的效果。
     
  • 微博情绪分析数据集
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    本数据集收集并标注了大量用户在微博上发布的包含特定情感倾向的短文本信息，为研究社交媒体中的情感传播与分析提供基础。 微博情感200万条数据集是进行情感分析研究的理想实验资料。
     
  • 微博情感数据分析.ipynb
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    本项目通过Python在新浪微博上抓取数据，并利用情感分析技术对这些数据进行处理和解读，以了解公众的情感倾向与变化趋势。 微博数据情感分析.ipynb这份文档主要介绍了如何利用Python进行微博数据的情感分析。通过使用相关库和工具来收集、处理以及分析微博上的文本数据，以识别用户情绪状态（如积极、消极或中立）。整个过程包括了从API获取原始数据到应用自然语言处理技术提取情感特征的详细步骤，并提供了代码示例以便读者理解和实践。
     
  • 基于BERT模型的疫情时期网民情绪分析，含代码和数据支持，可直接运行 -- 原始数据
    优质
    本项目运用BERT模型深入分析疫情时期的网民情绪变化，并提供完整原始数据及代码资源，便于研究者复现或进一步开发。 基于BERT模型的疫情期间网民情绪识别，包含代码和数据，可以直接运行。原始数据也已提供。
     
  • 微博情感分析数据集.rar
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    该资源为一个包含大量微博用户情感标注的数据集合，适用于进行中文社交媒体文本的情感分析和自然语言处理研究。 谷歌提供了一个名为chinese_L-12_H-768_A-12的中文BERT预训练模型。BERT是一种两阶段式的自然语言处理（NLP）模型。第一阶段称为“预训练”，类似于WordEmbedding，利用现有的未标注语料库来训练一个语言模型。第二阶段称为“微调”，使用经过预训练的语言模型完成具体的NLP下游任务。可以对这个数据集进行分析以测试其效果。
     
  • 微博情感100K数据分析集
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    微博情感100K数据分析集包含十万条从微博平台收集的情感标注数据，旨在为自然语言处理研究者提供一个评估和改进中文文本情感分析模型的有效资源。 在大数据时代背景下，情感分析作为自然语言处理的重要分支，在社交媒体、市场营销及舆情监测等领域得到了广泛应用。本段落将探讨一个专门针对中文微博的文本情感分类数据集——weibo-senti-100k。 该数据集为研究者提供了大量中文微博内容，用于训练和评估情感分析模型，并帮助理解用户情绪状态以及社会情绪的变化趋势。处理这些复杂多变的中文文本时，需考虑汉字的独特性，包括同音字、多义词及网络语言等带来的挑战。因此，利用weibo-senti-100k数据集有助于优化针对中文社交媒体的情感分析技术。 其核心文件为名为“weibo_senti_100k.csv”的CSV格式文档，通常包含两列：微博文本及其对应情感标签（正面、负面或中性）。了解这些标签的具体定义对于模型训练与评估至关重要。 目前常用的情感分析方法包括基于规则的、统计学和深度学习的方法。前两种方法分别依赖于手动创建词典以及机器学习算法识别特征；而后者则通过卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及Transformer等架构捕捉更深层次的语言结构，近年来在情感分类任务上取得了显著进展。 使用weibo-senti-100k进行模型训练时，需对数据执行预处理步骤（如分词和去停用词），并可能需要采用文本旋转或随机词汇替换等方式防止过拟合。构建模型阶段可尝试不同的网络架构，例如结合注意力机制的双向LSTM或者基于BERT微调的方法。 评估情感分析模型性能常用指标包括准确率、召回率、F1值及混淆矩阵等；但考虑到类别不平衡问题（如正面情绪多于负面），AUC-ROC曲线和Macro-F1可能更适合作为评价标准。此外，还需关注模型的泛化能力以确保实际应用中的表现。 总之，weibo-senti-100k提供了宝贵的资源用于深入研究中文社交媒体情感分析领域的复杂性和挑战性问题，并通过合理的数据处理、模型设计及评估不断改进技术的应用效果和服务质量。
     
  • 微博文本情感分析的数据集
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    这是一个专门用于微博文本情感分析的研究数据集，包含大量标注了正面、负面或中性情绪状态的微博样本，旨在促进自然语言处理领域内的情感计算研究。 数据包括四种情感类型的文本段落件以及中文停词文本。