2021年2月,中国互联网络信息中心(CNNIC)发布了第47次《中国互联网络发展 状况统计报告》。报告指出，截止至2020年12月,我国手机网民的规模达到9.86亿， 其中使用手机上网的网民占比99.7%，而网络新闻用户规模为7.43亿，占网民总体的 75.1%。网络逐渐成为了人民生活中不可或缺的一部分 2020年是极度不平凡的一年，新冠肺炎疫情的发生影响着我们生活的方方面面， 互联网作为人民生活必不可缺的一部分，在疫情期间也发挥了独一无二的作用。网民 通过互联网了解疫情变化，在互联网平台发布消息。其中微博作为中国最大的社交媒 体平台，承担着来自各方网民的声音。对于微博的文本数据挖掘一方面可以了解舆情 发展趋势，另一方面还可以充分发挥政府和国家对于网络舆论的引导与监管力量，避 免舆论导向走偏。 本文以2020年发生的新冠肺炎疫情为研究案例，以微博平台为数据来源，针对 微博文本与微博评论的特点，从舆情分析的角度出发，基于snowNLP情感分析与改 进的LDA主题提取模型进行舆情分析。本文的研究内容主要分三部分，首先是與情 数据的获取与处理，其次是舆情主题提取与分析，最后是对本文的研究总

基于主题情感混合模型的无监督文本情感分析

 在日益丰富的音乐应用场景下，实现基于音乐情感的音乐检索、音乐分类和精准推送愈发重要，而一曲音乐在不同片段的情感多变性却使得音乐情感分析任务变得十分复杂。传统的以人工方式对音乐进行情感分析费时费力，简单地使用单标记分类技术也无法准确地分析出音乐所蕴含的复杂而多样的情感，然而，其复杂性与多变性却十分契合多标记分类技术。   针对此问题，**基于多标记分类技术，在依据音乐的物理信息提取的带有情感标记的数据集上，先利用信息熵的思想筛选原始音乐特征空间中关键的数值型向量特征，再利用聚类方法进行特征转换，并完成数据的标准化，从而获得一组原始数据空间对应的映射空间，实现音乐元数据的降维操作，最后再以此导入基本分类器进行音乐情感分析。**该方法有着完备的理论支持，且实验结果表明，基本分类器在映射空间上的多标记分类表现整体上优于原始数据空间。

数据分析集 这是Yelp开放数据集的分类和情感分析

SentimentAnalysisWithBaiduAI 本项目介绍如何使用百度AI进行情感分析，其他自然语言处理类百度AI接口类似，换API即可使用，普通用户QPS限制为5 使用步骤 1.在百度AI控制台申请应用，获取AK，SK 2.更换GetAccessToken类中的AK，SK 3.更改待分析文本所在文件夹地址，分析后的内容也会放回这个文件夹 4.根据自己文本的格式，修改读取文件的方式 5.运行程序 实现功能： 1.根据AK，SK获取AT 2.根据返回错误信息自动调整请求速度 3.情感分析

社交媒体文本中的情感分析，运用了情感字典和机器学习的方法.zip

这是一个情感分析与观点挖掘的讲义，来源于北京大学的讲义，内容详实丰富，将为你带来良好的情感分析与观点挖掘相关的入门知识，你将发现其中的有趣和意义。

情感是人类智能表现的一种特征。情感既可以是身体上生理状态发生变化的反映， 也可通过文本加以表达。目前研究情感分析的语料资源大部分来源于用户评论文本。 评论文本已成为消费者购买商品的重要参考。从文本中获取情感信息，首先要从文本 中抽取语义特征信息并加以分类。因为无法及时提取到信息丰富的评论，且基于词典 的方法或基于机器学习的方法量化得到的情感特征过于片面,无法很好的辅助消费者 进行决策,所以提取评论文本的情感特征及对评论文本进行主客观分类的研究就有现 实意义。但基于词典的研究依赖于情感词典，由于新的词汇以及未登录词较多，情感 词典的构建难度较大，且词语缺少强度量化。机器学习的方法不能较好解决多个情感 词时引发的情感发散问题。本文提出了结合词典和机器学习的情感分析方法，得到可 以提高预测评论主客观性的正确率的情感特征组合。 本文将手机评论文本作为研究对象进行相关情感分析研究工作，将基于词典与 主题模型结合方法、基于机器学习方法以及词典和机器学习组合方法得到的情感特征 进行量化表示。实验比较量化的情感特征对主客观分类的影响。本文的研究工作如下: (1)词典扩充与极性计算研究。在基于词典的情感

说明文档内容： 第一章 概述：1）研究背景和现状；2）情感分析的概念 第二章 微博的获取与清理：1）微博的反爬虫机制；2）微博的获取；3）微博的分词与降噪 第三章 SVM初步分类：1）svc；2）实验 第四章 利用贝叶斯定理进行情感分析 第五章 利用AdaBoost加强分类器 第六章 总结与展望

aclImdb.zip电影影评情感分析数据集，里面有两个子文件夹，train和test，里面又分别是有好的影评文件和坏的影评文件数据集