资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/6b3e936ec683 文本情感分析是自然语言处理（NLP）领域的一项重要任务，旨在识别和提取文本中的主观信息，尤其是情绪色彩。在“Python机器学习——英文文本情感分析”项目中，提供了一套完整的Python代码，用于分析英文文本的情感倾向。情感分析通常分为三类：极性分析（判断文本是积极、消极还是中立）、情绪识别（如喜怒哀乐）和主题检测。该项目的重点可能是极性分析。 在Python中进行情感分析时，常用的库有NLTK、TextBlob、VADER和Spacy等。这些库提供了预处理工具、情感词典和模型，能够帮助快速实现情感分析功能。例如，TextBlob利用Pattern库的情感分析API，通过单词的极性得分来计算文本的情感极性；VADER则适合社交媒体文本分析，因为它考虑了缩写、感叹号和否定词等在情感表达中的特殊作用。 在代码实现过程中，通常包含以下步骤：首先是数据预处理，包括去除停用词（如“the”“is”等常见无意义词）、标点符号、数字，进行词干提取和词形还原，以及将文本转化为小写等。其次是特征工程，可能采用词袋模型（BoW）、TF-IDF或词嵌入（如Word2Vec、GloVe）来表示文本。接着是模型训练，可选择传统的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、决策树等，或者深度学习模型，如LSTM或BERT。然后是模型评估，通过准确率、精确率、召回率、F1分数等指标来评估模型性能。最后是预测与应用，训练好的模型可用于预测新未标注文本的情感。 该项目的代码可能涵盖了以上所有步骤，通过加载数据集、预处理文本、构建特征、选择合适的机器学习模型并进行训练，最终实现对新文本的情感预测。对于初学者来说，这是一个很好的实践案例，有助于理解情感分析的工作原理和流程。需要注意的是，在实际使用中，应根据具体需求调

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

基于卷积神经网络的情感分析模型研究 情感分析是自然语言处理的重要任务，旨在识别文本的情感倾向。卷积神经网络（CNN）凭借其强大的局部特征提取能力，在情感分析中表现出色。通过将文本转化为向量表示，CNN能高效捕捉词序与情感特征，结合池化与全连接层实现精准分类。相比RNN等模型，CNN对变长文本的处理更具灵活性。研究通过优化网络结构（如多尺度卷积核）并结合迁移学习等技术，进一步提升模型性能，为社交媒体、市场分析等场景提供可靠的情感识别工具。

内容概要：本文详细介绍了利用Python进行微博文本情感分析的研究，涵盖了三种主要的技术手段：情感词典、支持向量机（SVM）以及长短期记忆网络（LSTM）。作者首先解释了数据预处理的方法，如编码选择、表情符号转换等。接着分别阐述了每种方法的具体实现步骤及其优缺点。情感词典方法简单直接但准确性有限；SVM方法通过TF-IDF提取特征，适用于中小规模数据集；LSTM则凭借深度学习的优势，在大规模数据集中表现出更高的准确性和鲁棒性。此外，还探讨了一个融合多种模型的混合方法。 适合人群：对自然语言处理、机器学习感兴趣的研发人员和技术爱好者，尤其是希望深入了解情感分析领域的从业者。 使用场景及目标：① 快速构建情感分析原型系统；② 在不同规模的数据集上评估并选择合适的情感分析模型；③ 提升微博评论等社交媒体文本的情感分类精度。 其他说明：文中提供了完整的代码示例和数据集下载链接，便于读者动手实践。同时强调了各方法的特点和局限性，帮助读者更好地理解和应用相关技术。

基于各种机器学习和深度学习的中文微博情感分析 项目说明 训练集10000条语料, 测试集500条语料 使用朴素贝叶斯、SVM、XGBoost、LSTM和Bert, 等多种模型搭建并训练二分类模型 前3个模型都采用端到端的训练方法 LSTM先预训练得到Word2Vec词向量, 在训练神经网络 Bert使用的是哈工大的预训练模型, 用Bert的[CLS]位输出在一个下游网络上进行finetune。预训练模型 在现代信息社会，随着社交媒体的兴起，大量的用户生成内容需要被有效分析和理解。中文微博作为其中最具代表性的社交平台之一，其上的文本数据蕴含着丰富的情感信息。对这些数据进行情感分析，不仅能帮助企业理解公众情绪，还能辅助政府相关部门进行舆情监控。因此，本项目旨在开发一种基于机器学习和深度学习技术的情感分析工具，专注于中文微博文本的情感倾向判断。 项目的核心是构建一个二分类模型，以识别和分类微博文本所表达的情感是积极的还是消极的。为了实现这一目标，研究者们采用了多种先进的机器学习算法和深度学习模型。具体来说，包括了朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、梯度提升决策树（XGBoost）、长短期记忆网络（LSTM）以及基于变换器的预训练语言模型Bert。 在训练这些模型之前，研究团队收集和准备了10000条标注好的中文微博语料作为训练集，并准备了500条语料作为测试集。这些语料来自不同的微博话题和用户群体，保证了样本的多样性和代表性。 朴素贝叶斯是一种基于概率理论的简单分类方法，它假设特征之间相互独立，通过计算条件概率来预测最可能的分类。尽管它的假设在现实中往往不成立，但它在许多实际问题中显示出了良好的性能。 SVM是一种有监督的学习模型，主要思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。它通过最大化类之间的边界来提高分类的准确性，特别适合处理非线性问题。 XGBoost是一种高效的梯度提升决策树算法，它通过建立多个决策树并迭代地优化目标函数，从而提高预测的准确性和鲁棒性。XGBoost的优势在于其对稀疏数据的处理能力和高效的计算速度。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够捕捉长距离依赖关系。在这个项目中，LSTM模型首先使用未标注的大量微博语料进行预训练，从而学习到丰富的语言特征和上下文信息。随后，研究者们使用这些预训练得到的Word2Vec词向量来训练一个特定的神经网络，以进行情感分类。 Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于变换器的预训练语言表示模型，能够通过上下文双向地学习到词、句乃至段落的深层次语义信息。在这个项目中，研究者们采用了哈工大预训练的Bert模型，并在其基础上通过finetune的方式进行微调，使得模型更好地适应中文微博情感分析的任务。 本项目的实施不仅有助于推动中文自然语言处理技术的发展，还能够为相关领域的研究者和从业者提供宝贵的参考和工具。通过深入分析微博平台上的海量文本数据，该情感分析工具能够揭示公众对特定事件或产品的情感倾向，为企业营销、公共关系、甚至是政策制定提供数据支持和决策依据。 由于中文的语义复杂性和表达多样性，对中文微博文本进行情感分析是一项挑战性工作。项目中所采用的多种机器学习和深度学习模型的组合策略，不仅提高了分析的准确性，也展现了不同模型在处理中文文本方面的优势和局限。通过对模型结果的综合评价，研究者们还可以进一步优化和改进情感分析算法，为未来的研究工作奠定基础。 此外，本项目也突显了预训练模型在自然语言处理中的重要性。通过对预训练模型的有效利用，即使是面对计算资源有限的场景，也能够实现高性能的情感分析。这表明预训练模型正在成为处理自然语言任务的重要工具，尤其在数据量和计算能力受限的情况下，其价值尤为显著。 本项目为中文微博情感分析提供了一套完整的解决方案，通过先进的机器学习和深度学习技术，能够高效准确地处理和分析社交媒体上的大量文本数据。该研究不仅具有重要的学术价值，还具有广泛的应用前景和实用价值。随着技术的不断进步和数据量的不断增长，这一领域无疑将吸引更多研究者和从业者的关注，未来的进步值得期待。

在当前全球化的经济背景下，环境问题日益凸显，尤其是碳排放问题引起了广泛的关注。交通运输业是全球温室气体排放的主要来源之一，因此新能源汽车的发展成为了全球关注的焦点。新能源汽车作为推动交通行业脱碳的重要工具，其市场潜力巨大，但同时也面临着来自传统汽车的激烈竞争。新能源汽车厂商和政府都面临着如何提高消费者对新能源汽车的关注、接受度、购买意愿和使用体验的挑战。 为了解决上述问题，对于消费者偏好进行研究是至关重要的。随着电商时代的来临，消费者在线评论成为了研究消费者偏好的重要数据源。通过分析这些评论，可以有效反映出消费者对新能源汽车的真实使用体验和感受，从而为新能源车企提供改进产品质量、提升用户体验的参考。在线评论文本大数据的挖掘与分析，特别是通过数据挖掘和深度学习技术的应用，为实现这一目标提供了可能。 本研究主要采用了LDA模型和BERT模型来对新能源汽车在线评论进行分析。LDA模型用于主题提取，可以识别评论中消费者关注的主要话题；而BERT模型则用于情感分析，评估消费者对于不同主题的情感倾向。通过这两个模型的结合使用，不仅可以挖掘出消费者讨论的主题，还能准确把握消费者对于这些主题的情感态度。 在数据获取和预处理方面，研究首先通过网络爬虫技术爬取了大量新能源汽车的在线评论数据。随后，对数据进行了清洗和预处理，包括去除停用词等步骤，以保证分析的准确性。然后，通过词云图的绘制和基于LDA的主题模型挖掘，发现了消费者评论中关注的热点话题。通过BERT模型的情感分析，研究人员进一步了解了消费者对于这些话题的情感倾向。 研究的结论部分指出，通过文本挖掘和情感分析，可以为新能源汽车厂商提供宝贵的市场信息和消费者洞察。这些信息不仅可以帮助厂商改善产品设计，还可以用于制定更有效的市场策略，以满足消费者需求，进而推动新能源汽车的普及。 此外，这项研究对于理解消费者心理、预测市场趋势以及制定相关政策均具有重要的参考价值。通过情感分析，可以为消费者提供更加个性化和人性化的服务，最终实现新能源汽车行业的可持续发展。

内容概要：本文档介绍了《自然语言处理》课程设计的四个实验，涵盖了文本聚类、文本分类、文本情感分析和个性化新闻推荐。实验一通过经典机器学习方法对新闻数据进行文本聚类，使用TF-IDF和KMeans算法，分析了文本数据的预处理、特征提取和模型评估。实验二基于经典机器学习模型（SVM、K近邻、随机森林）对新闻进行分类，通过数据清洗、可视化、文本预处理、特征向量化和模型选择，实现了对新闻内容的精准分类。实验三利用深度学习方法（TextCNN、TextRNN、TextLSTM）对天问一号事件的Bilibili评论进行情感分析，通过数据探索、文本预处理、模型构建与评估，揭示了用户对航天事件的情感倾向。实验四基于浏览记录实现个性化新闻推荐，通过数据探索、预处理、构建物品相似度矩阵，实现了基于物品的协同过滤推荐。 适合人群：具备一定编程基础，对自然语言处理和机器学习感兴趣的高校学生或初入职场的研发人员。 使用场景及目标：①理解文本聚类、分类、情感分析和个性化推荐的基本原理和实现方法；②掌握文本数据的预处理、特征提取和模型选择技巧；③熟悉经典机器学习和深度学习在自然语言处理中的应用。 其他说明：本文档详细展示了每个实验的具体步骤、代码实现和运行结果，帮助读者全面了解自然语言处理的实践过程。建议读者结合实际项目需求，灵活应用所学知识，逐步提升对自然语言处理技术的理解和应用能力。

项目包括爬取微博博主的帖子，词频统计，词云统计，词云图 ，top20词语柱状图；各省份公司开业统计，公司开业最多的10个年份，各省开业情况，行业占比情况等。附完整代码加数据加结果图。

《Senta情感分析系统 v1.0：深度学习在情感理解中的应用》 Senta情感分析系统v1.0是一款基于深度学习技术的情感分析软件工具，专为理解和处理自然语言中的情感倾向而设计。该系统提供了强大的文本情感分类功能，能够帮助用户快速地对大量文本数据进行情绪色彩的判断，广泛应用于社交媒体分析、客户反馈分析、舆情监控等领域。 一、情感分析基础 情感分析是自然语言处理（NLP）的一个分支，旨在确定文本中的主观信息和情感极性。这包括识别文本中的情感色彩，如正面、负面或中立，以及对情感强度的评估。Senta系统利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer架构，来捕获文本中的情感特征，从而提高情感分析的准确性和鲁棒性。 二、Senta系统结构 Senta系统的核心组件包括预处理模块、模型训练模块和推理模块： 1. 预处理模块：负责对输入的文本进行清洗，去除噪声（如标点符号、停用词等），并进行词向量化，将文本转化为机器可读的形式。 2. 模型训练模块：采用预训练的深度学习模型，如BERT、RoBERTa等，进行微调以适应特定情感分析任务。模型在大规模标注数据集上进行训练，以优化权重参数，提高对情感的理解能力。 3. 推理模块：在模型训练完成后，将新的文本输入到模型中，得到对应的情感预测结果，如积极、消极或中立。 三、毕业设计与计算机案例 作为毕业设计论文的实例，Senta系统展示了学生在NLP领域的实践能力和创新思维。它不仅体现了深度学习技术在解决实际问题中的应用，也为其他研究者提供了参考和学习的素材。同时，Senta也可以作为一个计算机案例，供教学和研究使用，帮助学生理解情感分析的工作原理和实现过程。 四、源码源代码的重要性 源代码的开放性使得Senta系统具有高度的可扩展性和可定制性。开发者可以深入研究系统内部逻辑，根据需求调整模型参数，或者添加新的功能。这对于学术研究、软件开发以及企业级应用都具有重大价值。此外，通过查看源代码，初学者可以学习到如何将深度学习技术应用于实际项目，提升自己的编程和算法能力。 五、应用场景 1. 社交媒体分析：监测公众对品牌、产品或事件的舆论情绪，帮助企业及时做出响应。 2. 客户服务：自动分析客户反馈，快速识别问题，提升客户满意度。 3. 新闻舆情：监控新闻报道的情感趋势，为决策提供数据支持。 4. 电商评论分析：评估商品评价的情感倾向，指导产品改进和销售策略。 Senta情感分析系统v1.0是一个集深度学习、NLP技术于一体的高效工具，它的开放源码为学术研究和实际应用提供了宝贵的资源，推动了情感分析技术的发展和应用。

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。