python微博评论情感分析svm
时间: 2023-06-29 14:04:54 浏览: 230
微博评论数据集7962条,其中包含积极和消极情感倾向
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要进行微博评论情感分析,可以使用Python中的scikit-learn库进行SVM分类器的训练与预测。下面是一些大致的步骤:
1. 收集微博评论数据集,并对数据进行清洗和预处理,如去除停用词等。
2. 将评论文本转化成数值特征向量,可以使用词袋模型或者TF-IDF等方法。
3. 对数据集进行划分,分成训练集和测试集。
4. 使用训练集进行SVM分类器的训练,并调整超参数以获得更好的分类效果。
5. 使用测试集进行分类器的预测,并计算分类器的准确率等性能指标。
下面是一个简单的代码示例,使用scikit-learn库进行SVM分类器的训练和预测:
```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据
data = pd.read_csv('comments.csv')
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['comment'], data['sentiment'], test_size=0.2)
# 特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train_vectors = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_vectors = vectorizer.transform(X_test)
# 训练SVM分类器
clf = LinearSVC()
clf.fit(X_train_vectors, y_train)
# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test_vectors)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', acc)
```
其中,`comments.csv`是已经清洗和预处理过的微博评论数据集,包括评论文本和情感标签(正面或负面)。`TfidfVectorizer`用于将评论文本转化成数值特征向量,`LinearSVC`则是scikit-learn库中的线性SVM分类器。最后的准确率指标可以用来评估分类器的性能。
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