1、内容概要：资源主要包括：中文商品评论情感判别源代码和数据集。中文情感分析 商品（书籍、酒店、计算机、牛奶、手机、热水器）评论数据包括pos积极评论数据和neg消极评论数据。源代码svm_w2v_model.py 是基于Word2vec生成词向量，求平均获得句向量，构建SVM模型完成文本评论情感预测。 2、本资源适用于初学者学习文本分类使用，主要包括数据预处理、机器学习、文件的读取和写入等。

推特航空公司 来自美国主要航空公司客户的推特的情绪分析。 可以在以下博客文章中找到该项目的描述：

sentiment_analysis：亚马逊手机评论的情感分析

基于循环神经网络的社交媒体情感分析和可视化 博文情感挖掘

资料集 用于训练和验证模型的Twitter数据集是密歇根大学Kaggle竞赛数据集和Neik Sanders创建的“ Twitter情感语料库”的组合。 这些数据集总共包含1,578,627条标记为正或负的推文。 您可以获取数据集！ 我们还在嵌入层中使用了GloVe（单词表示的全球向量）进行了预训练。（您可以下载Twitter的Glove ^^ 火车 我们通过多种方式处理数据，例如： URL被标记替换。 连续重复两次以上的任何字母都将被该字母的2次重复替换（例如，“ sooooo”被替换为“ soo”） 使用dicos数据集修复错误的单词 几个表情符号被代币替换 所有推文均小写。 我们结合使用LSTM和CNN 结果 我们得到的准确性因素到83,7％，在这种高8.5％， 用相同的数据集。 注意：该项目中的所有文件都在运行

1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 学习内部架构和原理，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 同时也为后续的作品创作提供有力的理论依据、实验依据和设计依据， 例如提供一些开源代码、设计原理和电路图等有效的资料，而且本设计简单， 通俗易通，易于学习，为不同使用者提供学习资源，方便快捷， 是一种有效且实用的，同时也是一份值得学习和参考的资料。

情感分析，采用爬虫来截取微博中股民发布的评论信息，这样的评论是股民在互联网上对股市直接的体会，有关愤怒、喜悦、无奈等各种情绪，以用来表达自己对股市各方面的考量，直接影响到他们是否会继续持股。另一方面，股民通过股票投资进行资产增值，除了股票本身的数据这一方面可以分析以外，也可以在当

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情绪分析 使用python和NLTK的情感分析项目