2022年全国数据分析大赛B题目全部代码，餐饮评价情感倾向包含分词，建模等操作

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

对话情绪识别 对话情绪识别适用于聊天、客服等多个场景，能够帮助企业更好地把握对话质量、改善产品的用户交互体验，也能分析客服服务质量、降低人工质检成本。 对话情绪识别（Emotion Detection，简称EmoTect），专注于识别智能对话场景中用户的情绪，针对智能对话场景中的用户文本，自动判断该文本的情绪类别并给出相应的置信度，情绪类型分为积极、消极、中性。

1.对微博的高校舆情话题进行爬取并保存，内容包括用户名、发布时间、发布内容、点赞数、评论数、转发数。 2.对爬取的信息进行去重和预处理，去掉爬取到的内容相同的博文，并将博文内容中的话题、用户名过滤掉，以便进行词频统计。 3.对经过预处理的数据进行分词和词频统计，生成词云图。 4.先对五百多条数据进行人工标记作为训练集，再将所有数据都进行标记以便计算准确率，随后运行程序对所有数据进行贝叶斯情感倾向分析，根据分析结果和人工标记结果进行对比，计算准确率。 5.对实验方法进行分析和改进，或提出改进方案。 包含源码：爬虫+分词+数据预处理+词云+朴素贝叶斯情感倾向分析+可视化结果显示

自然语言理解 情感倾向分析 《人工智能应用基础》 （1）任务描述 通过本任务的学习，掌握如何通过给定的文本，检测文本中各项内容的情感倾向性。 （2）任务目的 ① 了解文本的分词方法。 ② 掌握利用给定的文本，检测各项文本内容情感倾向性的方法和流程。 （3）任务要求 ①利用给定文本，完成文本情感倾向性的Python实现。 （4）任务实施 结合百度智能云接口所需要的API key, Secret key,实现文本情感倾向性的分析。 任务准备：事先完成aip等第三方库的安装。 《人工智能应用基础》 ##导入第三方库aip from aip import AipNlp ##设置APP_ID、API_KEY、SECRET_KEY """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = '你的 App ID' API_KEY = '你的 Api Key' SECRET_KEY = '你的 Secret Key' ##新建一个AipNlp。 client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) ##设置待检索的文字。 text = "苹果是一家伟大的公司"

数据集是COAE2015评测中的任务：关于中文情感倾向型分析， 适合用于训练情感分析的模型。比如针对博文：哇塞，这里有好多绝版的照片，简直太赞了！ 带有标签信息 positive

产品评论的情感倾向性分析是一个很有研究价值的领域，可以帮助客户、商家进行决策。针对产品评论中的属性词和情感词在文本中的各种关系，制定了8组特征选择规则，利用SVM算法训练模型来判断属性词和情感词的搭配识别，进而依据情感词及否定词等分析属性特征的情感倾向。实验结果表明：提出的基于SVM的搭配识别方法，在识别属性特征与情感词的搭配方面具有不错的分类效果。

基于卷积神经网络的微博情感倾向性分析

近年来，随着移动终端技术的不断发展，人们可以愈发便捷地通过微博、论坛等载体来 表达个人的情绪及观点。用户通过这些载体发布的信息中往往包含着一定程度的情感倾向、意见倾向特征，通过情感倾向分析技术挖掘这些特征对于舆情分析、舆情监控等有着十分重要的意义。本文以论坛文本数据为研究对象，使用基于机器学习的情感倾向分析方法进行了相关研究，具体研究内容如下: 首先，介绍了针对论坛数据进行舆论倾向性研究的背景及意义，阐述了业内使用机器学 习技术进行情感分析的相关研究现状。同时，针对情感倾向分析的流程和相关技术进行了介绍，包括文本采集技术、文本预处理技术、文本表示技术、性能评估指标等。 而后，研究使用朴素贝叶斯技术以及字典法针对论坛文本进行情感倾向性分析，经过算 法适用性比较，最终选择了效果更优的字典法。通过扩充分词库、扩充极性词库、构建面向突发事件的情感倾向词典等方式对算法进行了四次优化，最终平均准确率达到了87%，平均召回率达到了81%，能较好地反映文本针对突发事件的意见倾向数值。 关键词 : 机器学习，网络舆情，情感倾向分析，朴素贝叶斯，情感字典

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