【主要内容】微博评论文本分类（完整数据和代码-Traditional_Net_Classification-main）
【适合人群】研发设计
【质量保障】任何问题私信我
2021-12-15 17:05:41
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中文、微博、情感分析、SVM模型实现、DNN模型实现。微博评论数据集7962条，其中包含积极和消极情感倾向。主要做法如下：
实现语言：python、tensorflow==1.12、keras==2.2.4
一是基于传统文本特征表示的稀疏性，结合当前成熟技术，设计并实现了基于Word2vec的词向量训练方法，该方法可以将词表示为具有语义关系的特征向量形式，方便模型的使用。
二是采用自然语言处理常用技术完成对文本的预处理操作，既是完成了数据的预处理过程。
三是研究并实现了SVM和DNN两个最具代表性的模型在中文情感分析领的应用，完成了大数据的数据挖掘过程。并在已有的数据集上进行了实验，由具体实验结果我们发现SVM神经网络模型取得了78.03%的F值，较DNN(88%)方法低了9%，但是其训练速度较快。
2021-12-14 16:09:50
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微博评论二分类数据集，包括正向情感数据和负向情感数据。12万条数据。1代表正向，0代表负向。一个整理好的文件。
2021-11-25 21:15:07
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新浪微博评论批量@软件内置强大的采集功能，可采集评论某条微博的人，采集转发某条微博的人，还可以采集某个用户的粉丝 支持24小时循环不断采集。标配adsl拨号自动换ip，远程打码
2021-09-10 12:41:50
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使用Python编写的一个根据微博ID自动爬取评论的exe程序（非调用API，那个试了只能爬前50页），用户信息包括生日、地址、性别、粉丝数。压缩包内含使用说明书。懒得自己搞请下载exe，白嫖或者查看代码可以之后看我的另一篇帖子（还没写）
2021-08-29 09:07:53
45.65MB
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【项目实战】Python实现贝叶斯算法疫情微博评论情感分析
资料说明：包括数据集+源代码+Word文档说明。
资料内容包括：
1)需求分析；
2)数据采集；
3)数预处理；
4)数据分析过程；
5)利用贝叶斯定理进行情感分析；
6)情感倾向柱状图。
2021-08-20 01:28:35
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前几天周子瑜捐款的事情引发粉丝和黑子大战，突然想了解其中的对话
不想看的朋友可以直接跳到最后拿代码
开始工作
第一步引入库
import time
import base64
import rsa
import binascii
import requests
import re
from PIL import Image
import random
from urllib.parse import quote_plus
import http.cookiejar as cookielib
import csv
import os
第二步：一些全局变量的设置
comment_path = '
2021-07-12 16:19:00
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