微博情感分析与可视化的SentimentMiner工具

简介：
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。