微博一键转发工具，采集指定微博信息，定时采集，定时转发，评论，点赞，自定义随机评论转发内容，仅支持转发当日的。 序列号： WYkTSuJCfYj44ZbQ ffLwjRecipjAHvdd U4sSmIYZILHRq1MO YXgVshmElJx5MI5g R5wWfdC9cNcDVPbq hRPQ6WUhfEWN68x6 jPZoeDh1BGtpgcd9 G1pYrXCjxGF5TTt2 BpQs8uSTg3Xiq2ln OtFDfh8bsxk6TdIN Dl9znSCnY92vJ9Gt FRoJndMDVfrGmwKn ZvUXV8a5Kn4SrBUu

数据：疫情期间网民的微博相关状态评论，共计10万标记数据，90万未标记数据，1万测试数据（这里数据不全的） 数据文件名train.txt，dev.txt 数据：疫情期间网民的微博相关状态评论，共计10万标记数据，90万未标记数据，1万测试数据 数据文件名train.txt，dev.txt

环境 python 3.6.12 pytorch 1.6.0 tqdm sklearn tensorboardX 中文数据集 ChineseNlpCorpus中属于情感/观点/评论倾向性分析的微博评论数据集weibo_senti_100k 该数据集包含119988条带情感标注的新浪微博评论数据，其中正向评论占59993条，负向评论占59995条 类别：negitive，positive 效果 模型 acc 备注 BiLSTM_Att 97.92％ BiLSTM + Attention TextRCNN 97.87％ BiLSTM +池化 FastText 97.65% bow+bigram+trigram 模型都在models目录下，超参定义和模型定义在同一文件中。 同时给出模型训练结果的下载链接

# emotionAnalysis 疫情背景下，基于情感词典和机器学习对新闻和微博评论的情感分析 # Data Science Basics in SWI, NJU, 2020-Fall > ## 计算社会学：基于NLP技术的新冠疫情下的社会心态研究 Cong Jin , YDJSIR, Sugar Xu‘s project of 2020 Data Science Basic Course in SWI, NJU. 此为发布开源的版本而不是开发环境中使用的版本。 ## 文件结构 ```bash │ LICENSE │ README.md ├─Analyze # 分析数据的过程中所使用的所有代码 ├─Data # 原始数据以及处理过后的所有数据 ├─Report # 报告相关源文件以及最终报告的成品 └─Spyder # 爬虫代码 ``` 文件结构经过事后整理，并不是工作时目录的状态，因而代码中所涉及的路径需要稍加修改后运行。 原始报告数据在评分后抹掉相关关键词后后放出。 > ### `Data`目录下文件结构 > > 该目录下共有6个文件夹，分别对应`stage0` - `stage6` > > ##### stage内文件目录结构 > > ```bash > │ COVkeywords-Stage-.json # 人工筛选后的疫情相关关键词 > │ COVkeywords-Stage.json # 未经筛选的疫情关键词 > │ keywords-Stage.json # 从荔枝新闻中获取的原始结果 > │ ratioByDate.png # 该阶段内每日疫情相关重点微博占比 > │ SaveTest.png # 疫情相关度分布拟合结果图1 > │ SaveTest_Fit.png # 疫情相关度分布拟合结果图2 > │ stageCOVWeibo.json # 该阶段内疫情相关重点微博（按时间先后排序） > │ stageCOVWeiboByImportance.json # 该阶段内疫情相关重点微博（按疫情相关度排序） > | SaveTest-热度.png # 各项热度指标占比 > │ stageInfo.json # 该阶段基础信息 > │ weiboPolar.png # 疫情相关重点微博情感极性图 > | weiboEmotion.png # 当前阶段的疫情相关微博情感倾向 > ├─YYYY-MM-DD- > ├─YYYY-MM-DD- > ├─YYYY-MM-DD- > ├─YYYY-MM-DD- > ... > └─YYYY-MM-DD- > ``` > > ##### 每个日期内文件目录结构 > > ```bash > YYYY-MM-DD > | jstvRAW.csv # 疫情相关关键词检索得到的荔枝新闻原始数据 > | keywords.json # 荔枝新闻正文提取出来的关键词及其乘以100以后的TextRank权值 > | wordcloud.html # 由荔枝新闻生成的词云图 > | blog-Scored.json # 每篇微博都有一个疫情相关度 > | blog-COV.json # 筛选后的新冠疫情相关微博 > | blogInfo.json # 当日博客相关基础信息 > | weiboEmotion.png # 基于心态词典的当日疫情相关微博重点评论情感分析生成的雷达图 > └─weiboEmotion.csv # 基于心态词典的当日疫情相关微博重点评论情感分析原始数据 > ``` ======= # emotionAnalysis 疫情背景下，基于情感词典和机器学习对新闻和微博评论的情感分析

Scrapy爬取新浪微博用户信息、用户微博及其微博评论转发

微博回复语料数据。微博是指一种基于用户关系信息分享、传播以及获取的通过关注机制分享简短实时信息的广播式的社交媒体、网络平台，允许用户通过Web、Wap、Mail、App、IM、SMS以及用户可以通过PC、手机等多种移动终端接入，以文字、图片、视频等多媒体形式，实现信息的即时分享、传播互动。

从新浪微博爬虫下来的数据，评论语料库，可以作为情感分析的数据来源

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自然语言情感分析

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