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包含数据集的微博情感分析代码，文件名为“weibo emotional analyse.zip”。

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简介：
该微博情感分析代码包，包含配套的数据集，用于进行微博情感分析研究。 这是一个方便使用的资源，旨在帮助用户快速构建和测试自己的微博情感分析模型。

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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。
     
  • 微博情感分析代码及数据集 (weibo_emotional_analyse.zip)
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    本资源提供了一个用于分析微博情感的Python代码和相关数据集。通过训练模型识别微博文本中的正面、负面和中性情绪，帮助用户理解社交媒体上的公众情绪趋势。 微博情感分析代码（含数据集）weibo_emotional_analyse.zip
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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）
     
  • 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。
     
  • 中文微博情感分析二分类数据集
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    本数据集为中文微博文本构建，旨在进行情感分析研究。包含正面与负面两类标签，用于训练机器学习模型识别微博发布者情绪倾向。 中文微博情感数据库（2分类数据集）包含带情感标注的10500条微博语料：训练集为10000条（train.txt），测试集为500条（test.txt）。每行代表一条独立的微博记录，格式如下： - 第一个字段是该微博对应的唯一标识符mid。可以通过https://m.weibo.cn/status/ + mid 访问到这条微博的具体网页。（请注意部分微博可能已被博主删除） - 第二个字段为情感标签：0表示负面情绪；1表示正面情绪。 - 其余内容则构成实际的微博文本，其中的表情符号被统一转义成[xx]格式（例如：“doge”表情标记为[doge]，“允悲”表情标记为[允悲]）。此外，话题、地理定位信息及视频链接等均以{%xxxx%}形式表示。这些特殊字符可以通过正则表达式方便地进行清洗处理。
     
  • 微博内容情感分析数据集
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    该数据集包含大量微博文本及其对应的情感标签，旨在为研究者提供一个全面的资源，用于开发和测试微博内容情感分析算法。 微博文本情感分析语料库是用于训练及评估情感分析模型的数据集，包括了从2021年至2023年的共15,000条微博数据。这些内容覆盖广泛的主题，并包含丰富的用户情绪表达信息。 作为自然语言处理（NLP）领域的重要任务之一，情感分析旨在识别和提取文本中的主观信息，如正面、负面或中性情感。这项技术在市场研究、客户服务及舆情监控等场景中有广泛应用价值。 微博因其高活跃度与快速更新的信息，在社交媒体上对于情绪表达的记录尤其重要。该语料库通常会经过严格筛选并标注以确保数据质量和准确性。“weibo2021-2023.xlsx”文件可能为这些数据提供了Excel表格形式，每条记录包含原文、作者信息、发布日期及情感极性（如正面、负面或中性）等。 构建情感分析模型的过程通常包括以下步骤： 1. 数据预处理：清洗文本以去除无关字符，进行词干化和词形还原，并分词。 2. 特征工程：选择有助于情感分类的特征，例如TF-IDF和Word Embedding（如GloVe）等技术。 3. 模型训练与选择：可使用多种机器学习算法或深度学习方法。近年来，基于循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）及Transformer架构的方法在情感分析任务中表现出色。 4. 模型评估：通过交叉验证和独立测试集进行性能评测，并采用准确率、精确度、召回率等指标衡量模型效果。 5. 超参数调优：调整模型参数以优化其表现，可使用网格搜索或贝叶斯优化方法实现这一目标。 6. 应用部署：将训练好的情感分析工具应用于实际场景中。 对于初学者而言，可以借助Python的NLP库（如NLTK、spaCy和TextBlob）以及深度学习框架TensorFlow及PyTorch来完成上述步骤。同时还需注意数据隐私与版权问题，在合法合规的前提下使用处理相关资料。 该微博文本情感分析语料库为研究人员和开发者提供了宝贵的资源，有助于他们探索并开发更高效精准的情感分析工具，并更好地理解和利用社交媒体上的海量信息。
     
  • 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。