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hive案例之-----------------微博数据分析及答案，恰同学少年，风华正茂，挥斥方遒

基于神经语言模型的词向量表示技术能够从大规模的未标注文本数据集中自动学习词语的有效特征表 示，已经在许多自然语言处理任务及研究中取得重要进展．微博中的表情符号是微博情感分析最重要的特征之一， 已有大量的研究工作在探索有效地利用表情符号来提升微博情感分类效果．借助词向量表示技术，为常用表情符 号构建情感空间的特征表示矩阵ＲＥ；基于向量的语义合成计算原理，通过矩阵ＲＥ 与词向量的乘积运算完成词义 到情感空间的映射；接着输入到一个ＭＣＮＮ（Ｍｕｌｔｉ－ｃｈａｎｎｅｌ　Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）模型，学习一个微博的情 感分类器．整个模型称为ＥＭＣＮＮ（Ｅｍｏｔｉｏｎ－ｓｅｍａｎｔｉｃｓ　ｅｎｈａｎｃｅｄ　ＭＣＮＮ），将基于表情符号的情感空间映射与深度 学习模型ＭＣＮＮ结合，有效增强了ＭＣＮＮ捕捉情感语义的能力．ＥＭＣＮＮ模型在ＮＬＰＣＣ微博情感评测数据集上 的多个情感分类实验中取得最佳分类性能，并在所有性能指标上超过目前已知文献中的最好分类效果．在取得以 上分类性能提升的同时，ＥＭＣＮＮ相对ＭＣＮＮ的训练耗时在主客观分类时减少了３６．１５％，在情感７分类时减少 了３３．８２％．

微博虚假新闻鉴别模型的设计与实现，李少愚1，徐鹏，本文主要针对当前微博虚假新闻泛滥的现状，对比国内外虚假新闻鉴别的同类型方法，从基于文本内容的角度提出并实现了以深度学习技

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TIA博途中监控表和强制表的区别

该资源主要是利用JavaEE实现微博项目（含注册、登录、发表微博、评论微博、关注博主、阅读排行榜、评论排行榜等功能）

主要给大家介绍了关于利用Python爬取微博数据生成词云图片的相关资料，文中通过示例代码介绍非常详细，对大家学习或者使用python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。

中文 八分类 贝叶斯 训练文件为ysr.py 可以生成两个模型并保存 测试文件为test.ipynb 偷个懒在notebook上写的 代码很好懂，写的也很简单，随便拿去改~

这是一个能够全自动无限制连续爬取新浪微博的图形界面工具。利用代理IP的方式实现全自动获取s.weibo.com站点的搜索结果的html文件。输入你想获取微博数据的关键字，例如“马航”，“章泽天”后，程序自动获取html文件保存到本地，然后解析得到微博数据，保存为txt和xml文件格式。微博数据包括： 微博文本，微博作者名，微博作者id，微博id，评论数，转发数，微博发送日期时间。 解压后有软件工程文件夹，包含源码。一个可执行jar包，需要jdk环境，win和mac下双击可运行。一个readme文件以及所有需要用到的第三方jar包。 如果你想了解更多关于此工具的原理和内容，请参考我的博客： http://blog.csdn.net/codingmirai/article/category/1836377 如果你积分不够下载，可以给我发邮件索要：hainanlxs(at)gmail(dot)com 也欢迎email交流代码的问题。