情感分析项目(基于机器学习的sentiment-analysis)。

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简介：
本项目运用机器学习技术进行情感分析，旨在通过训练模型识别和理解文本中的正面、负面或中立情绪，服务于社交媒体监测、市场调研等领域。情感分析的目标是使用机器学习技术来确定文本的情感极性（正向、中立或负面）。通过训练模型识别带有情感标签的样本数据集，可以教会机器自动检测新文本中的情感倾向而无需人工干预。项目结构如下： - 步骤a：导入所需库和数据。 - 步骤b：进行文本规范化处理。 - 步骤c：执行归类化操作。 - 步骤d：对数据进行预处理以准备模型训练。 - 步骤e：构建并训练情感分析模型，使用的算法包括线性回归、决策树分类器、随机森林分类器、K近邻分类器和支持向量机（SVM）。

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情感分析项目(基于机器学习的sentiment-analysis)。

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本项目运用机器学习技术进行情感分析，旨在通过训练模型识别和理解文本中的正面、负面或中立情绪，服务于社交媒体监测、市场调研等领域。情感分析的目标是使用机器学习技术来确定文本的情感极性（正向、中立或负面）。通过训练模型识别带有情感标签的样本数据集，可以教会机器自动检测新文本中的情感倾向而无需人工干预。项目结构如下： - 步骤a：导入所需库和数据。 - 步骤b：进行文本规范化处理。 - 步骤c：执行归类化操作。 - 步骤d：对数据进行预处理以准备模型训练。 - 步骤e：构建并训练情感分析模型，使用的算法包括线性回归、决策树分类器、随机森林分类器、K近邻分类器和支持向量机（SVM）。

中文情感分析的数据集 - Sentiment Analysis

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Stock Market Tweet Sentiment Analysis Using Lexicon（使用情感分析词典进行股市推文情感分析）- 数据...

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