包含code代码、data数据、报告文档、报告PPT和报告视频 2022年12月27日，为期3天的全国硕士研究生招生考试正式落下帷幕，今年的赶考之路因为病毒的肆意蔓延显得格外坎坷。而在网络上，针对今年的考研热议也迎来一轮一轮的高潮，或为自己加油打气，期待能够考出一个满意的成绩，或交流考试心得吸取复习经验，或担心自己的身体状况和考场的安全问题...... 围绕着考研相关话题的网络舆论在以微博为首的社交媒体上不断发酵。微博诞生于2009年，是移动互联网和Web2.0时代的代表产品。通过微博，用户可以利用140字的短文本形式发布信息，也可以浏览到正在发生的事件，满足了用户的社交需求和咨询需求，迅速占领国内市场。 通常情况下，舆论主体的情感倾向可以影响舆情事件的发展趋势，同时有效反映其对事件积极或消极的态度。本文通过微博话题“考研”作为研究对象并收集相关数据，研究舆情参与主体的情感强度。

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中文语义情绪识别训练样本 购物评论训练样本 可用于自然语义识别模型训练和预测 自带2万余条带有正负情绪倾向的中文评论

内含SnowNLP中文情感分析+可视化分析源代码及旅游评论的positive、negative训练文本，方便有相关需求的小伙伴

下面小编就为大家带来一篇python snownlp情感分析简易demo(分享)。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

本文实例讲述了Python实现购物评论文本情感分析操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 昨晚上发现了snownlp这个库，很开心。先说说我开心的原因。我本科毕业设计做的是文本挖掘，用R语言做的，发现R语言对文本处理特别不友好，没有很多强大的库，特别是针对中文文本的，加上那时候还没有学机器学习算法。所以很头疼，后来不得已用了一个可视化的软件RostCM，但是一般可视化软件最大的缺点是无法调参，很死板，准确率并不高。现在研一，机器学习算法学完以后，又想起来要继续学习文本挖掘了。所以前半个月开始了用python进行文本挖掘的学习，很多人都推荐我从《python自然语言处理》这本书入门，学习了半个月

解压到本地，在setup.py界面shift 右键打开cmd python setup.py install 进行安装 from snownlp import SnowNLP 导入包 s=SnowNLP('东西太差了') print(s.sentiments)

最近适用了这五款分词工具，光是下载安装就踩了很多坑，特别是pyltp和hanlp，装到我怀疑人生。 以下是整理的安装过程和注意事项。 希望能给大家提供些帮助。 目录一、Nlpir第一步：下载工具。第二步：下载后，解压，按如下顺序进入目录。第三步：打开工具，可以看到有精准采集、文档转换、批量分词等功能。具体使用方法可参考右下角“使用手册”。二、 Pyltp第一步：下载安装Pyltp。第二步：下载模型。第三步：使用基本组件。三、 Jieba第一步：pip安装，指令为第二步：基于python中jieba包的中文分词中详细使用。四、 Hanlp第一步：下载Hanlp 。第二步：在eclipse里导入项

主要介绍了Python实现购物评论文本情感分析操作,结合实例形式分析了Python使用中文文本挖掘库snownlp操作中文文本进行感情分析的相关实现技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下

SnowNLP: Simplified Chinese Text Processing SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码，所以使用时请自行decode成unicode。 from snownlp import SnowNLP s = SnowNLP(u'这个东西真心很赞') s.words # [u'这个', u'东西', u'真心', # u'很', u'赞'] s.tags # [(u'这个', u'r'), (u'东西', u'n'