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NLP：提取热门微博评论进行数据分析及情感分析.zip

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简介：
本项目通过自然语言处理技术，从热门微博中抽取评论数据，并对其进行深入的数据分析和情感倾向分析，以洞察公众情绪与趋势。 抓取热门微博评论并进行数据分析及NLP情感分析功能介绍： weiboAPI.py 功能包含：通过调用微博API的方法将微博评论写入数据库。 xueweibo.py 功能包含：爬取微博评论并将其写入数据库。 xuenlp.py 功能包含：读取数据库中的数据，去除重复项后对微博评论进行情感分析，并生成统计结果。此外，该功能还统计了微博评论中表情的排行以及粉丝排名前20的情况。

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  • NLP：提取热门微博评论进行数据分析及情感分析.zip
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    本项目通过自然语言处理技术，从热门微博中抽取评论数据，并对其进行深入的数据分析和情感倾向分析，以洞察公众情绪与趋势。 抓取热门微博评论并进行数据分析及NLP情感分析功能介绍： weiboAPI.py 功能包含：通过调用微博API的方法将微博评论写入数据库。 xueweibo.py 功能包含：爬取微博评论并将其写入数据库。 xuenlp.py 功能包含：读取数据库中的数据，去除重复项后对微博评论进行情感分析，并生成统计结果。此外，该功能还统计了微博评论中表情的排行以及粉丝排名前20的情况。
     
  • NLP：微博文本情感分析数据集.zip
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    本资源提供一个针对中文微博文本的情感分析数据集，适用于自然语言处理（NLP）研究和模型训练，涵盖正面、负面及中性情绪分类。 微博文本情感分析数据包括四种情感类型的文本段落件及中文停词文本。
     
  • NLP：基于20万条数据的微博用户评论情感分析.zip
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    本项目通过收集并分析超过20万条微博用户评论数据，利用自然语言处理技术进行情感倾向性分析，旨在探索社交媒体上公众情绪的变化趋势。 微博用户评论情感分析的Python代码示例（数据规模为20万条）：提供一个完整的、可运行的代码片段用于进行微博用户评论的情感分析。
     
  • 微博评论情感分析评测数据及Python应用
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    本项目聚焦于利用Python技术进行微博评论的情感分析与评估，旨在探索社交媒体上公众情绪的变化趋势和特点。 微博情感分析语料集适用于进行NLP情感分析。
     
  • 微博十万条评论的情感分析数据集
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    本数据集包含来自微博平台超过十万个评论样本，通过情感分析技术将其划分为正面、负面和中立三类，为研究社交媒体用户情绪提供了宝贵资源。 数据集nCoV_100k.labled.csv包含10万条用户标注的微博数据，其中包括微博id、发布时间、发布人账号、中文内容、微博图片链接（若无则为空列表）、微博视频链接（若无则为空列表）以及情感倾向等信息。具体格式如下： - 微博id：整型。 - 发布时间：xx月xx日 xx:xx 格式。 - 发布人账号：字符串形式。 - 中文内容：字符串形式。 - 微博文图片链接：url超链接，若无则为[]（空列表）。 - 微博主视频链接：url超链接，若无则为[]（空列表）。 - 情感倾向：取值包括1、0和-1。
     
  • 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。
     
  • 中文微博情感分析评测数据.txt
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    本数据集包含了大量中文微博文本及其对应的情感标签，旨在为研究者提供一个评估中文文本情感分析算法性能的标准数据源。 数据来自腾讯微博1。评测数据全集包括20个话题，每个话题采集大约1000条微博，共约20000条微博。数据采用xml格式，并已预先切分好句子。每条句子的所有标注信息都包含在元素的属性中，其中opinionated表示是否为观点句，polarity表示情感倾向。
     
  • COAE2013评测数据集中微博情感分析
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    本研究基于COAE2013评测数据集，专注于微博文本的情感分析，通过深入挖掘用户情绪与态度，为社交媒体情感计算提供有效支持。 《COAE2013评测数据集：微博情感分析深度解析》 COAE2013评测数据集是中文情感分析领域的一项重要资源，旨在促进对中文文本情感的理解和技术进步。这个数据集专注于微博这一社交媒体平台上的文本情感分析，主要任务是对微博内容的情感极性进行判断（如正面、负面或中立）。这项工作在现代社会中有重要意义，因为它能够帮助企业和政府更好地理解公众情绪和舆论动态。 情感分析是自然语言处理的一个关键分支，它涉及识别和提取文本中的主观信息，包括情感倾向、强度以及目标。在微博情感分析领域，不仅要评估整体的情感色彩，还要解析特定话题或事件引发的情绪反应。COAE2013数据集为研究人员提供了一个标准化平台，以比较改进算法并评估其处理复杂非结构化及多变的微博文本的能力。 该数据集的一个核心特征是详尽的情感标注：每条微博都被专家详细地标记了情感极性（积极、消极或中立）。此外，更深入的标签可能还包括情感强度和目标信息，这使得模型可以学习到更加复杂的语义特性。测试数据子文件则包含用于验证和评估情感分析模型的样本，通常被分为训练集和测试集。 为了有效地进行微博情感分析，研究人员会采用多种技术方法。这些包括基于词典的方法（如使用情感词汇表）以及机器学习方法（支持向量机、朴素贝叶斯等），还有深度学习模型（循环神经网络RNN、长短时记忆网络LSTM及BERT架构）。近年来预训练模型如BERT在提高分析精度方面表现出色，能够捕捉更丰富的上下文信息。 此外，在处理微博文本时还需考虑其独特的语言特点，例如缩写语、网络用语和表情符号等。这些特性增加了情感分析的难度，但同时也提供了丰富的情感表达来源。因此，适应并理解这些特征是提高微博情感分析准确性的关键所在。 总而言之，COAE2013评测数据集为研究人员提供了一个宝贵的平台来探索和完善微博情感分析算法，并推动自然语言处理技术的发展。通过深入挖掘和利用这个资源库中的信息，我们期待未来的情感分析系统将更加精确智能地服务于信息化时代的需求。
     
  • 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。