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利用 PySpark 进行中文情感分析（附完整项目代码及数据集，适合毕业设计）

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简介：
本项目使用PySpark对大规模中文文本进行情感分析，包含详尽代码与数据资源，非常适合学生作为毕业设计研究。 本段落使用PySpark框架搭建了针对中文商品评论的分布式情感分析模型，在测试集上的准确率为85.48%。该模型基于TF-IDF和Naive Bayes构建，代码位于code.py文件中。文本预处理包括分词、移除停用词和标点符号等步骤。

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  • 利用 PySpark 进行中文情感分析（附完整项目代码及数据集，适合毕业设计）
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    本项目使用PySpark对大规模中文文本进行情感分析，包含详尽代码与数据资源，非常适合学生作为毕业设计研究。 本段落使用PySpark框架搭建了针对中文商品评论的分布式情感分析模型，在测试集上的准确率为85.48%。该模型基于TF-IDF和Naive Bayes构建，代码位于code.py文件中。文本预处理包括分词、移除停用词和标点符号等步骤。
     
  • Python基于BERT模型的中文文本情感分类项目源码及数据集（适合毕业设计）.zip
    优质
    本资源包含Python环境下基于BERT模型进行中文文本情感分析的完整项目代码和训练所需的数据集，非常适合于计算机相关专业的毕业设计。 Python实现基于BERT模型的中文文本情感分类项目源码+全部数据（毕业设计）.zip 主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。该项目也可以作为课程设计或期末大作业使用，包含完整项目源码及所有数据，可以直接用于毕业设计，并且经过严格调试确保可以运行。
     
  • 基于LSTM深度学习的电商购物情感分析项目源码及完整数据集（适用于毕业设计）.zip
    优质
    本项目提供基于LSTM深度学习的情感分析解决方案，针对电商平台评论数据进行情绪分类。资源包含源代码和完整数据集，适合学生作为毕业设计使用。 《基于深度学习（LSTM）的电商购物情感分析项目源码+全部数据》.zip 主要适用于计算机相关专业的毕设学生及需要进行Python实战练习的学习者。该项目同样适合课程设计或期末大作业使用，包含了所有必要的项目源代码，并可以直接作为毕业设计提交。经过严格调试后确保可以顺利运行。
     
  • 利用Keras LSTM进行中文评论的情感分析（含完整代码).zip
    优质
    本资源提供使用Python库Keras构建LSTM模型来分析中文评论情感的方法和完整代码。包括数据预处理、模型训练及评估步骤，适合自然语言处理入门者学习。 基于 Keras LSTM 的中文评论情感分析（附完整代码）.zip 这段描述介绍了一个使用Keras库中的LSTM模型来进行中文文本的情感分析的项目，并提供了完整的代码供学习参考。文件格式为.zip，便于下载和进一步研究或应用。
     
  • 使用Python和Word2Vec进行情感分析的完整项目
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    本项目运用Python结合Word2Vec技术开展情感分析研究，涵盖数据预处理、模型训练及评估等环节，旨在深入理解文本中蕴含的情感倾向。 这个项目使用Python实现了情感分析的完整流程，并包含了训练样本、已经训练好的模型以及完整的代码。
     
  • Python利用情感词典与机器学习进行新闻及微博评论情感分析的源码、项目文档、数据集及代码注释合集.zip
    优质
    本资源包含使用Python通过情感词典和机器学习技术对新闻及微博评论进行情感分析的全套资料，包括源代码、详尽文档、数据集以及细致的代码注释。 <项目介绍>Python基于情感词典和机器学习对新闻和微博评论的情感分析源码+项目说明+数据集+代码注释.zip该资源内包含的是个人的毕业设计项目的完整源码，所有代码均已测试成功后上传，答辩评审平均分达到94.5分。此资源适合计算机相关专业（如人工智能、通信工程、自动化、软件工程等）的学生和老师或企业员工下载使用，既可作为学习材料也可为实际项目提供参考。如果基础较好，还可以在此基础上进行修改以实现更多功能。 计算社会学：基于NLP技术的新冠疫情下的社会心态研究此版本是公开发布的源码而非开发环境中的版本。 ## 文件结构 ``` │ LICENSE │ README.md ├─Analyze # 分析数据的过程中所使用的所有代码 ├─Data # 原始数据以及处理过后的所有数据 ├─Report # 报告相关源文件及最终报告成品 └─Spyder # 爬虫代码 ``` 该目录结构经过事后整理，并非工作时的实际状态，因此在运行前需要对路径进行适当修改。原始报告中的敏感信息已删除。 ### Data 目录下文件结构 `Data` 文件夹包含6个子文件夹（stage0 - stage6），每个阶段的内部文件如下： ``` │ COVkeywords-Stage-.json # 人工筛选后的疫情相关关键词 │ COVkeywords-Stage.json # 未经筛选的疫情关键词 │ keywords-Stage.json # 荔枝新闻中获取到的原始结果 │ ratioByDate.png # 当前阶段内每日疫情相关重点微博占比图 │ SaveTest.png # 疫情相关度分布拟合结果图1 │ SaveTest_Fit.png # 疫情相关度分布拟合结果图2 │ stageCOVWeibo.json # 该阶段内按时间排序的疫情相关重点微博 │ stageCOVWeiboByImportance.json # 按照疫情相关性进行排序的重点微博 | SaveTest-热度.png # 各项指标在当前阶段内的占比情况 │ stageInfo.json # 当前阶段的基本信息 │ weiboPolar.png # 疫情重点评论的情感极性图 │ weiboEmotion.png # 当前阶段疫情相关微博情感倾向图 ├─YYYY-MM-DD- └─其他日期文件夹 ``` 以上为项目的结构和内容概述，适合用于学习或项目参考。
     
  • 毕业设计系列：运用Python进行股票价格序列相似性分析（附完整代码及数据集）
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    本项目利用Python技术深入探索并分析股票价格的时间序列数据间的相似性，旨在提供一套完整的数据分析方法和实践案例。文中不仅详细介绍了相似性的计算原理与应用价值，还提供了相关算法的实现代码以及用于实验的数据集合，方便读者进行实际操作与学习研究。 本段落主要介绍如何利用Python及相关库根据用户提供的股票寻找同行业内与其价格序列相似的股票，并通过历史数据中的重复性来预测未来的趋势。文中采用动态时间弯曲（DTW）算法，以折线图的形式直观展示分析结果。 关键词：Python；股票价格序列；相似性；时间动态弯曲法；DTW
     
  • 情感分析项目：利用Python和NLTK进行(sentiment_analysis)
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    本项目运用Python及NLTK库开展情感分析，通过处理与解析文本数据，评估其情感倾向，为自然语言处理领域中的情绪理解提供有力工具。 使用Python和NLTK进行情绪分析的项目。
     
  • 情感分析-Pyspark
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    本项目运用PySpark进行大规模数据处理，专注于从海量文本中提取与分析情感信息，适用于社交媒体监控、市场调研等领域。 在使用Pyspark进行情感分析的实施过程中，可以利用Spark的强大处理能力来高效地对大量文本数据执行情感分类任务。通过结合自然语言处理库如Spacy或NLTK，以及预训练的情感词典或者机器学习模型，可以在分布式环境中快速评估和量化文本内容中的正面、负面或中立情绪倾向。 具体实现步骤可能包括： 1. 数据准备：收集并清洗用于分析的文本数据集。 2. 特征提取：从原始文档中抽取有意义的信息作为特征向量输入到情感分类器模型里。 3. 模型训练与评估：选择合适的算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）进行训练，并通过交叉验证等方式来优化参数和检验效果。 4. 部署应用：将最终选定的模型部署于生产环境中，以便实时或批量地处理新的数据流。 整个过程中需要注意的是要确保所使用的工具和技术能够良好集成到现有的大数据生态系统中去。
     
  • 毕业设计项目——运用SVM与LSTM进行购物平台商品评论情感对比分析（含源码、数据集、模型及项目说明）.7z
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    本项目采用SVM和LSTM算法对电商平台的商品评论进行情感分析，包含源代码、数据集及训练好的模型，并附有详细的文档说明。 毕设新项目基于SVM和支持向量机（SVM）及长短时记忆网络（LSTM）实现的购物平台商品评论情感对比分析。该项目提供源码、数据集、训练好的模型以及详细的项目说明。 【项目介绍】使用Selenium模拟真实登录行为，爬取所需的数据；进行数据清理后，利用jieba分词工具在精确模式下对词汇进行向量化处理，并构造词语字典以创建每个词语的索引和对应的词向量。此外，该项目还包括针对不同分类模型的对比分析。 【备注】本项目主要适用于正在进行毕业设计的学生以及希望获得实战经验的学习者（如机器学习、深度学习、计算机视觉图像识别及模式识别方向），同时也适合课程设计或期末大作业使用需求。该项目包含了完整的源代码和训练好的模型，并附有详细的使用说明，可以直接用于毕设提交或者作为参考借鉴进行进一步修改以适应其他研究目的。