高校舆情情感倾向分析——利用朴素贝叶斯法在机器学习中的应用

简介：
本研究探讨了运用朴素贝叶斯算法对高校舆情进行情感分析的方法，旨在通过机器学习技术准确识别和预测公众情绪趋势。 1. 对微博上的高校舆情话题进行爬取并保存数据，包括用户名、发布时间、发布内容、点赞数、评论数及转发数。 2. 针对收集到的信息执行去重处理与预处理操作，去除重复的博文，并过滤掉博文中的话题和用户名信息，以便后续词频统计工作顺利开展。 3. 对于经过筛选的数据进行分词并计算其词频分布情况，最终生成可视化形式呈现的词云图以供观察分析使用。 4. 利用人工标记五百多条数据作为训练集，并对所有数据进行全面标注来评估准确率。之后启动程序执行贝叶斯情感倾向性分析任务，通过对比该算法得出的结果与手工打标的数据之间的差异来确定模型表现水平及准确性。 5. 对实验所采用的方法进行深入剖析和优化建议的提出，在整个项目中涵盖爬虫技术、中文分词处理、数据预处理流程设计、词云生成工具应用以及基于朴素贝叶斯原理的情感分析算法实现等多个方面，并通过图表等形式展示最终结果。