Graduation Design Project --- 基于AdaBoost算法的情感分析研究
一、 使用微博应用获取微博文本
二、 SVM初步分类
三、 利用贝叶斯定理进行情感分析
四、 利用AdaBoost加强分类器
仅供学习之用。
2021-06-29 16:56:07
12.97MB
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本资源为自己人工标记的微博语料，分为消极pos.txt，积极neg.txt 各60000条，适用于机器学习情感分析，训练数据原数据
2021-06-06 09:06:01
8.39MB
本资源为自己人工标记的微博语料，分为消极pos.txt，积极neg.txt 各60000条，适用于机器学习情感分析，训练数据原数据
2021-05-21 15:56:20
8.39MB
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微博情感分析代码（含数据集）weibo emotional analyse.zip
2021-04-14 09:02:05
18.16MB
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一、 使用微博应用获取微博文本，代码地址
二、 SVM初步分类(svm_temp.py)
三、 利用贝叶斯定理进行情感分析
四、 利用AdaBoost加强分类器
2021-03-06 11:03:54
6.25MB
本资源为自己人工标记的微博语料，分为消极pos.txt，积极neg.txt 各60000条，适用于机器学习情感分析，训练数据原数据
2019-12-21 22:14:25
8.39MB
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