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微博情感分析工具：Weibo-Emotion-Analyzer

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简介：
微博情感分析工具（Weibo-Emotion-Analyzer）是一款专门针对新浪微博平台的情感数据分析软件。它能够高效准确地分析微博内容中的正面、负面及中立情绪，帮助用户快速了解公众舆论趋势和热门话题的情绪倾向，是社交媒体研究与市场调研的理想选择。 微博情感分析项目是2015年《自然语言处理高级专题》课程作业的一部分。 如何运行： 1. 将项目导入到eclipse中，选择Main.java -> 运行为 -> Java应用程序，或者使用命令行也可以，在这一步会生成特征文件。 2. 切换至scripts目录下，执行以下命令： .gendata.sh && .run.sh 1>log.txt 2>&1 & 在scripts/log.txt中可以复现本实验的所有结果。 如何增加特征： 创建一个新的类，并实现FeatureExtractorInterface接口，在FeatureExtractor类的setup方法中调用registerExtractor进行注册即可。 模型介绍：先使用bag-of-words 特征训练一个gradient boosting tree 模型作为基础。

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  • 微博情感分析工具：Weibo-Emotion-Analyzer
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    微博情感分析工具（Weibo-Emotion-Analyzer）是一款专门针对新浪微博平台的情感数据分析软件。它能够高效准确地分析微博内容中的正面、负面及中立情绪，帮助用户快速了解公众舆论趋势和热门话题的情绪倾向，是社交媒体研究与市场调研的理想选择。 微博情感分析项目是2015年《自然语言处理高级专题》课程作业的一部分。 如何运行： 1. 将项目导入到eclipse中，选择Main.java -> 运行为 -> Java应用程序，或者使用命令行也可以，在这一步会生成特征文件。 2. 切换至scripts目录下，执行以下命令： .gendata.sh && .run.sh 1>log.txt 2>&1 & 在scripts/log.txt中可以复现本实验的所有结果。 如何增加特征： 创建一个新的类，并实现FeatureExtractorInterface接口，在FeatureExtractor类的setup方法中调用registerExtractor进行注册即可。 模型介绍：先使用bag-of-words 特征训练一个gradient boosting tree 模型作为基础。
     
  • 微博情感分析与可视化的SentimentMiner工具
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    简介：SentimentMiner是一款用于微博平台的情感分析及可视化工具，能够高效地收集、处理并展示用户数据中的情绪倾向，帮助研究者和普通用户深入理解社交媒体上的公众情绪动态。 情感矿工微博（中文）的情感分析与可视化分析包括分词和预处理步骤，其中采用基于HMM的监督学习方法进行中文分词，并通过删除停用词来优化文本质量。接着使用朴素贝叶斯分类器提取语音中对情绪分类有用的组成部分，在特征提取阶段应用LDA模型将每个文档转换为概率向量。吉布斯抽样用于解决相关问题，而SVR（支持向量回归）则被用来处理情感极性和程度的预测，并通过网格搜索选择最佳参数。 李迪等人在2014年的《计算、通信和IT应用会议》上发表了一篇关于微博数据的情感分析的文章。文中详细探讨了上述方法的应用及其效果。 该系统还提供了可视化主题分析功能，即当输入一个特定的主题时（以关键字形式），系统会返回所有相关的推文以及它们的情绪状态，这些信息将以彩色气泡的形式展示出来。其中，气泡的颜色代表情绪的极性，而大小则表示情绪的程度。此外，在折线图中还会显示统计信息。 用户分析功能允许根据给定用户的ID来查看该用户在特定时间段内发布的所有推文的数量和情感状态，并通过折线图和条形图的形式展示结果。
     
  • 微博情感倾向分析
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    本项目致力于通过自然语言处理技术对微博文本进行情感倾向性分析，旨在理解公众情绪变化和社会热点趋势。 我完成了一项关于微博情感倾向性的分析作业，并且代码已经调试通过，可以正常使用。
     
  • 微博热搜情感分析.docx
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    本研究通过分析微博热搜上的数据，运用自然语言处理技术进行情感分类，旨在揭示公众情绪趋势和热点话题的情感走向。 本段落是一份关于微博热搜情绪分析的项目实训报告，旨在利用大数据技术对微博热搜话题进行情感分析。报告涵盖了项目的开发目的、数据采集与处理方法、情绪分析算法以及结果展示等内容。通过对微博热搜话题的情绪分析，可以更深入地了解公众对于特定事件或议题的态度和情感倾向，并为舆情监测及分析提供有价值的参考信息。
     
  • 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。
     
  • Octoman-Weibo-Bak: Octoman微博备份小工具
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    Octoman-Weibo-Bak是一款便捷实用的微博内容备份工具，专为需要保存个人或他人微博数据的用户提供服务。通过简单的操作流程，用户可以轻松实现对微博信息的长期保存和管理，确保珍贵的网络记忆永不丢失。 新浪微博的备份Chrome浏览器扩展使用方法如下：在PC版新浪微博页面点击扩展图标，在出现的拖放列表中选择需要保存的用户后，然后点击“保存”按钮开始操作。 生成文件示图显示了保存后的HTML格式数据，其中CSS样式与图片是在线加载。如需完全离线使用，请将HTML文件通过Chrome浏览器打开后再快捷另存为（全部或单独文件）以完成备份过程。 在进行完整离线存储时，建议按照上述步骤操作，并注意以下几点： 1. 需要先登录微博账号。 2. 一次只允许保存一个用户的数据。 3. 在数据保存过程中，请勿频繁刷新页面或重新开始操作，以免影响数据的完整性。 4. 每500条微博将被存为单独的一个HTML文件，可通过Chrome浏览器打开进行查看。 关于特殊情况下备份： - 即使账户因违规而被封禁（炸号），只要该账号还能登录并看到自己的微博内容，则仍有可能成功完成数据的备份。 - 若遇到验证失败的问题，请尝试点击页面中的“验证失败”提示重试，通常可以解决此类问题。
     
  • 带情感标签的weibo-senti-100k新浪微博数据集
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    该数据集包含10万条带有正面或负面情感标签的新浪微博，用于训练和评估文本情感分析模型。 weibo_senti_100k 数据集介绍：该数据集包含大约 10 万条新浪微博评论，并附有情感标注，其中正向与负向的评论各约5万条。推荐用于进行情感分析、观点倾向性研究等实验。 数据来源为网上搜集的新浪微博原数据集，共包括了12万条评论及其相应的情感标记信息。经过加工处理后，整合成一份统一编码（UTF-8）且去重后的CSV文件。 加载此数据集的方法如下： ```python import pandas as pd path = weibo_senti_100k文件夹所在路径 pd_all = pd.read_csv(path + /weibo_senti_100k.csv) print(评论总数：, pd_all.shape[0]) print(正向评论数：, pd_all[pd_all.label == 1].shape[0]) print(负向评论数：, pd_all[pd_all.label == 0].shape[0]) ``` 执行上述代码后，输出结果为： - 总体评论数量: 119,988 - 正向情感的评论数量: （具体数值需运行脚本获取） - 负向情感的评论数量：（具体数值需运行脚本获取）
     
  • 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。