Sentiment_analysis_twitter：分析Emoji改善情感分析结果的效果。使用Twitter StreamAPI收集Twitter数据，并使用TF-IDF对推文进行矢量化处理。使用矩阵创建一个正向和负向矢量，并使用余弦相似度来确定给定推文为正或负的程度。通过转换unicode将Emoji表情合并到推文中，并重复该过程。流程分类提高了15％-源码

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Sentiment_analysis_twitter 总览分析表情符号在改善情感分析结果中的作用。使用Twitter StreamAPI收集Twitter数据，并使用TF-IDF对推文进行矢量化处理。使用矩阵创建一个正向和负向矢量，并使用余弦相似度来确定给定推文为正或负的程度。通过转换unicode将Emoji表情合并到推文中，并重复该过程。将过程分类提高了15％。动机了解人类的情感和理智向来是我的痴迷。借助我的数据科学技能，我想了解人们如何在社交网络上表达情感，也就是情感分析。作为一个狂热的Twitter用户，我知道限制少于140个字符如何迫使人们进行创新，以及表情符号如何

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