在 IT 行业,情感分析是自然语言处理领域的一项关键技术,主要目的是解析文本中的主观内容,例如情绪、态度或观点。以“python 情感分析案例(数据 + 源码).zip”为例,其中包含了一个使用 Python 实现情感分析的完整案例,涵盖源代码和相关数据。Python 因其简洁明了的语法以及丰富的库支持,在数据科学和自然语言处理领域备受青睐。情感分析的关键环节在于文本的预处理和模型训练。在这个案例里,“bad.txt”和“good.txt”可能是两个文本文件,分别存储了负面和正面的评论或评价,它们可用于训练或测试情感分析模型。一般来说,情感分析的数据集会包含带有情感标注的文本,比如电影评论、产品评价等。案例中提到的“jieba”,是 Python 中常用的中文分词库。由于中文文本没有明显的空格分隔符,准确地将中文文本切分成单词是情感分析的重要步骤,而结巴分词能够高效地完成这一任务,为后续的情感词典匹配和特征提取奠定基础。文本挖掘也是情感分析中一个重要的概念,它涉及从大量文本中提取有价值的信息。在这个案例中,文本挖掘可能包括关键词提取、主题模型构建、情感词典的创建等,这些都与情感分析密切相关。情感分析通常需要构建或利用已有的情感词典,这些词典包含正向和负向词汇及其对应的情感极性,用于判断文本的整体情感倾向。在“情感分析1.py”源码文件中,我们可以看到以下步骤的实现:数据预处理,如读取“bad.txt”和“good.txt”,进行分词、去除停用词、词干提取等操作;特征提取,采用词频统计、TF-IDF、词向量(Word2Vec、GloVe)等方法将文本转化为数值特征;模型选择,可选用朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型(如 LSTM、BERT)等进行情感分类;训练与评估,通过交叉验证或保留部分数据作为测试集,评估模型的性能,包括准确率、召回率、F1 分数等指标。这个压缩包提供了
2025-07-08 10:15:18 56KB Python 情感分析
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情感词库当中包括中文停用词库(chineseStopWords),利用进行分词处理。包括程度级别词语(中文)、否定词、正面情绪词和负面情绪词,停用词是指在信息检索中频繁出现但没有太多实际含义的词汇,如“的”、“是”、“在”等。去除这些词汇有助于减少噪音,提高文本处理效率。例如,在构建词袋模型或TF-IDF矩阵时,去除停用词能更准确地反映文本特征。程度级别词语指的是表示程度的副词,如“非常”、“极其”、“稍微”等。这些词语在情感分析中尤为重要,因为它们能够增强或减弱后续词语的情感强度。正确识别并处理这些词语有助于更准确地评估文本的情感倾向。否定词如“不”、“没”、“无”等,在情感分析中同样关键。一个否定词可能会改变其后词语的情感极性。例如,“不好”表达的是负面情感,而不是正面情感。因此,正确处理否定词对于情感分析准确性至关重要。 情绪词库包含了表达正面或负面情感的词汇,如“好”、“快乐”、“坏”、“悲伤”等。这些词汇直接反映了文本的情感倾向,在情感分析中用于计算文本的整体情感得分。结合程度级别词语和否定词一起使用,可以更准确地捕捉文本中的复杂情感变化。
2025-05-29 13:31:31 118KB 情感词库 python 情感分析
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包含code代码、data数据、报告文档、报告PPT和报告视频 2022年12月27日,为期3天的全国硕士研究生招生考试正式落下帷幕,今年的赶考之路因为病毒的肆意蔓延显得格外坎坷。而在网络上,针对今年的考研热议也迎来一轮一轮的高潮,或为自己加油打气,期待能够考出一个满意的成绩,或交流考试心得吸取复习经验,或担心自己的身体状况和考场的安全问题...... 围绕着考研相关话题的网络舆论在以微博为首的社交媒体上不断发酵。微博诞生于2009年,是移动互联网和Web2.0时代的代表产品。通过微博,用户可以利用140字的短文本形式发布信息,也可以浏览到正在发生的事件,满足了用户的社交需求和咨询需求,迅速占领国内市场。 通常情况下,舆论主体的情感倾向可以影响舆情事件的发展趋势,同时有效反映其对事件积极或消极的态度。本文通过微博话题“考研”作为研究对象并收集相关数据,研究舆情参与主体的情感强度。
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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
2023-03-18 10:23:28 3.86MB 爬虫 python 情感分析 舆情分析
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程序为Python代码编写,本人为程序配置了详细的博客解析,详见http://blog.csdn.net/bcj296050240/article/details/46686797
2022-02-26 23:16:59 198KB python 情感分析 词典
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项目主要是利用BERT实现中文的情感分类 主要实现包括: bert 模型的实现 利用起进行情感分类 需要版本 python3 和tensorflow 大于1.10
2021-04-13 21:18:00 2.31MB python 情感分析
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基于python的情感分析,含有案例分析完整python脚本源码及所用数据。
2021-04-08 17:45:00 17KB python 情感分析 文本挖掘 结巴分词
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情感分析
2021-04-08 14:03:30 2KB 代码
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该资料适合学生党学习参考,主要使用知网的情感词典进行情感分析,分析准确率尚可。
2021-01-28 22:31:38 242KB 情感分析模型 模型 python 情感分析
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