摘要：随着互联网的快速发展，网络上的评论文本资源急速增长。面对海量的网络资源信息，如何应用计算机情感分析的技术进行自动文本资源分析，挖掘出评论文本中蕴含丰富价值

python课的小项目作业，参照我的主页博客基本可以直接拿来用，内含源码及报告 我取名为B站用户发言爬取与情感分析——为视频创作者提供的观众评议分析系统

Real_Time_DataMining_Sortware 一款能实时进行文本挖掘的软件，不占用多余的存储空间，直接将采集后的数据集中存储在本地txt中，运用本软件无需进行大量的手动翻页操作，输入对应的店铺链接即可对民宿进行分析包含接结构化数据的可视化和非结构化UGC的情感分析，包含数据的实时采集/数据清洗/结构化保存/UGC数据主题提取/情感分析/后结构化可视化等技术的综合性演示demo。基于在线民宿UGC数据的意见挖掘项目，包含数据挖掘和NLP相关的处理，负责数据采集、整句切分、主题抽取、情感分析等任务。主要克服用户打分和评论不一致，实时对携程和美团在线民宿的满意度进行评测以及对额外数据进行可视化的综合性工具，多维度的对在线UGC进行数据挖掘并可视化，对比顾客直接打分的结果来看，运用机器学习的情感分析方法更能挖掘到详细的顾客意见和对应的合理评分。 软件包含数据采集（txt_analys

ChattingRobot_RNN-master.zip

1.2 项目目标 使用机器学习 和 情感词典 这两种方法 分别对中文新闻类文本进行情感极性分析 输入一段新闻文本能够得到文本的情感极性 1.3 目标人群 需要对已有中文文本数据进行情感分析的企业及用户 APP中需要集成中文文本情感分析功能的开发人员 从事中文文本情感分析与挖掘的研究人员

一下子爆发 一下子爆发的一连串 一巴掌 一再 一再叮嘱 一拳 一般杀人罪 一阵狂风 一阵紧张 一掌 一团糟 一掴 一点点 一蹶不振 人事不省 人为 人为的 入迷 入迷的 入迷的人 刀刃 刁难 力尽 匕首 下地狱 下垂 下垂度 下流

自述文件 该存储库包含该论文的数据，代码，预训练的模型和实验结果： [SEntiMoji：由Emoji推动的用于软件工程中情感分析的学习方法] 。 森蒂莫吉 这项研究提出了SEntiMoji，它利用来自Github和Twitter的包含表情符号的文本来改善软件工程（SE）领域中的情感分析和情感检测任务。 事实证明，SEntiMoji能够在代表性的基准数据集上显着胜过现有的SE自定义情感分析和情感检测方法。 总览 data/包含本研究中使用的数据。 它包含两个子文件夹： GitHub_data/包含用于训练SEntiMoji的已处理表情文字。 benchmark_dataset/包含用于评估

video-sentimental-analysis:视频情感分析

使用python的requests配合re对微博评论进行获取存储在mysql数据库中 使用pandas库对数据进行分析处理 使用snownlp对文本进行分析 使用echarts.js将分析的数据进行可视化呈现 总体框架使用python 的Django框架

CLUE Emotion Analysis Dataset 情感分析数据集