股民是网络用户的一大群体，他们的网络情绪在一定程度上反映了该股票的情况，也反映了股市市场的波动情况。作为一只时间充裕的研究僧，我课余时间准备写个小代码get一下股民的评论数据，分析以下用户情绪的走势。

采用模糊匹配的算法对电商类似于淘宝系统上的评论进行评价分析，得到想要的结果

在线课程评论文件

基于评论文本情感分析的产品扩散建模与仿真，黄逸雨，江资斌，在线评论信息包含用户主观情感、购物体验等多重信息，可为企业产品改善与创新提供参考依据。本文构建基于文本评论挖掘数据的巴斯

利用500万条微博语料对微博评论进行情感分析-附件资源

本资源以IMDB电影评论情感分析为例，讲解了自然语言处理的基本知识，比如分词、词嵌入技术等。对于IMDB数据的下载、读取和处理也进行了详细的讲解。 本讲建模采用Keras进行，适用于TensorFlow2.1.里面包含可运行源代码，注释详细，PPT，数据。可以参考中国大学MOOC，深度学习应用开发，浙江大学城市学院的课程。

解决具有连续动作空间的问题是当前强化学习领域的一个研究热点和难点．在处理这类问题时，传统的强化学习算法通常利用先验信息对连续动作空间进行离散化处理，然后再求解最优策略．然而，在很多实际应用中，由于缺乏用于离散化处理的先验信息，算法效果会变差甚至算法失效．针对这类问题，提出了一种最小二乘行动者一评论家方法(1east square actor—critic algorithm，I。SAC)，使用函数逼近器近似表示值函数及策略，利用最小二乘法在线动态求解近似值函数参数及近似策略参数，以近似值函数作为评论家指导近似策略参数的求解．将I。sAc算法用于解决经典的具有连续动作空间的小车平衡杆问题和mountain car问题，并与Cacla(continuous actor-critic learning automaton)算法和eNAC(episodic natural actor—critic)算法进行比较．结果表明，LSAC算法能有效地解决连续动作空间问题，并具有较优的执行性能．

本文实例讲述了thinkPHP框架实现的无限回复评论功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 如果只是简单的单回复的评论的话，那样操作是很简单的。但问题就是如何实现无限的回复评论呢！那么如果只是单回复的话，需要建好多的数据表，是根本不可能实现的。那么用TP框架实现无限回复评论（GitHub源代码下载地址：https://github.com/Jonybin/responsemessage）下载完成后，注意数据库的使用。 control控制器部分： function CommentList($pid = 0, &$commentList = array(), $spac = 0) { s

适合数据分析初学者进行简单的文本分类训练和文本情感分析。

用Python做数据商品情感分析（商品评论数据情感分析）-附件资源