主要介绍了python爬取新浪微博评论，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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近年来，文本情感分析技术在网络营销、企业舆情、舆论等扮演越来越重要的角色。鉴于主题模型在文本挖掘领域的优势，基于主题的文本情感分析技术也成为人们关注的热点，其主要任务是通过挖掘用户评论所蕴含的主题、以及对这些主题的情感偏好，来提高文本情感分析的性能。

利用500万条微博语料对微博评论进行情感分析-附件资源

情绪分析 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

对应论文：https://blog.csdn.net/ancientear/article/details/112533856

评论情感分类训练数据集，已完成清洗标注，分成四类，csv格式文档，二十万条数据清洗而成： 0：喜悦 1：愤怒 2：厌恶 3：低落

微博数据爬取demo ,解析微博评论数，点赞数，图片链接等

这些代码是基于python开发，旨在实现用python爬取微博评论。

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