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微博评论的文本分类（含完整数据及代码）

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简介：
本项目致力于对微博评论进行情感分析和主题分类，提供完整的数据集与Python实现代码，便于研究者学习参考。 环境：Python 3.6.12, PyTorch 1.6.0, tqdm, scikit-learn, TensorboardX 数据集：ChineseNlpCorpus中的weibo_senti_100k，包含119988条带情感标注的新浪微博评论数据。其中正向评论59993条，负向评论59995条。 类别：negative、positive 效果模型及准确率： - BiLSTM_Att 97.92% - TextRCNN (BiLSTM + Attention) 97.87% - FastText (BiLSTM + 池化) 97.65% 所有模型文件都在models目录下，超参定义和模型定义在同一文件中。

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  • 微博评论的文本分类（含完整数据及代码）
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    本项目致力于对微博评论进行情感分析和主题分类，提供完整的数据集与Python实现代码，便于研究者学习参考。 环境：Python 3.6.12, PyTorch 1.6.0, tqdm, scikit-learn, TensorboardX 数据集：ChineseNlpCorpus中的weibo_senti_100k，包含119988条带情感标注的新浪微博评论数据。其中正向评论59993条，负向评论59995条。 类别：negative、positive 效果模型及准确率： - BiLSTM_Att 97.92% - TextRCNN (BiLSTM + Attention) 97.87% - FastText (BiLSTM + 池化) 97.65% 所有模型文件都在models目录下，超参定义和模型定义在同一文件中。
     
  • 微博评论数据集，含4435960条评论
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    该微博评论数据集包含4,435,960条微博评论，为研究社交媒体用户行为、情感分析及热点话题提供了丰富的资源。 微博是一种基于用户关系的信息分享与传播平台，通过关注机制让用户可以分享简短的实时信息。它是一个广播式的社交媒体网络，支持多种接入方式，包括Web、Wap、Mail、App、IM以及SMS等，并且可以通过PC或手机等多种移动终端使用。微博允许用户以文字、图片和视频等形式即时分享并互动交流。
     
  • 微博评论的LDA主题分析与情感分析 基于完整数据及可执行代码
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    本研究运用LDA模型对微博评论进行主题分析，并结合情感分析算法评估公众情绪，提供完整数据集和源代码以供学术交流。 基于微博评论的情感分析LDA主题分析和情感分析的完整数据代码可以直接运行。
     
  • 手动分类：针对SLTM微博评论的二分类数据集
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    本数据集为针对SLTM（虚假信息）微博评论的手动分类结果，包含两类标签，旨在帮助研究者识别和分析社交媒体上的虚假信息。 这段文字描述了一个免费分享的数据集，其中包含评论句子及其对应的标签（积极或消极）。
     
  • Python爬虫教程：一步步抓取微博评论（含完整代码）
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    本教程详细讲解了如何使用Python编写爬虫程序来抓取微博评论，并提供了完整的源代码供读者学习和参考。 Python爬虫教程：教你如何抓取微博评论（附完整代码）
     
  • Python爬虫教程：一步步抓取微博评论（含完整代码）
    优质
    本教程详细介绍了如何使用Python编写爬虫程序来抓取微博评论数据，并提供了完整的代码示例。适合初学者学习实践。 前几天周子瑜捐款的事情引发了粉丝与反对者之间的争论。出于兴趣想了解其中的对话内容；如果对此不感兴趣可以直接跳到最后看代码。 开始工作前需要进行如下步骤： 第一步：引入必要的库。 ```python import time import base64 import rsa import binascii import requests import re from PIL import Image import random from urllib.parse import quote_plus import http.cookiejar as cookielib import csv import os ``` 第二步：设置一些全局变量，例如评论路径。 ```python comment_path = ```
     
  • 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。
     
  • 微博评论的数据集合
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    微博评论的数据集合是一份收集自中国社交媒体平台微博上的用户评论数据集，涵盖广泛话题，为情感分析、自然语言处理等研究提供资源。 提供两个微博评论数据集，一个用于训练，另一个用于测试。
     
  • 提取微博评论数据
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    本项目旨在研究如何从微博平台中有效且合规地收集和分析用户对于特定话题发表的评论数据，以洞察公众意见与趋势。 微博是中国社交媒体平台中的一个重要组成部分，用户在这里发布、分享和交流信息。导出微博评论数据是一项对个人或组织来说至关重要的任务，可能出于分析、备份或研究等目的。本绿色软件专为此目标设计，能帮助用户方便地提取并保存他们在新浪微博上发布的所有消息。 我们需要了解的是“数据导出”的概念。数据导出是指将存储在特定系统或应用中的信息转换成标准格式，并将其转移到其他地方，如本地硬盘、云存储或不同的数据库。在这个过程中，数据的完整性和一致性是关键，确保导出的数据能够准确反映原始信息。 “微博评论”数据包含了用户在微博上的互动详情，包括评论内容、评论时间、评论者信息以及与原微博的关系等。这些数据对于理解用户行为、情感分析和热点话题追踪具有重要意义。例如，通过分析评论数量和内容，可以评估某个微博帖子的影响力和公众反应。 本绿色软件提供了一个简便的方法来实现这个过程，无需复杂的技术操作。它支持多种文件格式的导出，如CSV（逗号分隔值）、Excel、JSON等。CSV格式普遍适用于数据分析工具，如Microsoft Excel或Google Sheets，便于进一步处理和可视化；Excel则提供了一个直观的表格形式查看和编辑数据；JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，并且适合编程人员进行二次开发。 在导出过程中，软件可能会包含以下步骤： 1. **登录验证**：用户需要输入其微博账号和密码，软件通过安全的方式连接到微博服务器获取授权。 2. **数据抓取**：软件遍历用户的微博历史记录，获取每条微博及其相关的评论信息。 3. **数据整理**：将抓取的数据按照预设格式进行整理，包括时间戳、用户名、评论内容和点赞数等字段。 4. **文件生成**：根据用户选择的格式，将整理好的数据写入文件。 5. **文件保存**：用户可以选择保存的位置以确保数据的安全备份。 6. **隐私保护**：在导出过程中，软件应遵循隐私政策，并提供适当的匿名化选项。 这款软件为微博用户提供了一种强大的工具来轻松管理和分析自己的社交数据。无论是个人用户想要备份社交媒体记录还是研究者需要大量数据进行社会学分析，它都提供了实用的功能。然而，在处理导出后的数据时需遵守相关法律法规并尊重用户隐私，不得用于非法或侵犯他人权益的活动。
     
  • 用户评论的业务分类数据（长文本分类）
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    本项目聚焦于分析和分类用户针对各类产品或服务提交的长篇评论文本，通过先进的自然语言处理技术实现对复杂内容的情感倾向、主题及关键信息的有效识别与归类。 数据集包含用户评论业务分类的数据（包括训练集和测试集），任务是根据评论内容对所属的业务进行分类。部分文本长度较长。