怎么weibo_senti_100k数据集做情感分析

Weibo_senti_100k数据集是一个包含10万条微博文本与其情感极性标注的数据集。为了进行情感分析，我们可以采取以下步骤：

1、语料预处理：

对于我们的文本，我们需要将其进行分词、去除标点符号、转换为小写字母等处理，来保证数据的准确性和一致性。可以通过使用Python的自然语言处理库如jieba和NLTK来实现这一步骤。

2、特征提取：

在进行分类前，我们需要将句子表示为可供机器学习算法处理的向量或特征，并且设计这样的特征需要考虑到情感分析任务的特殊性。为了更好地提取特征，可以考虑使用基于词的特征，如词袋法（Bag of Words）、TF-IDF等。

3、模型训练和评估：

我们可以使用不同的分类模型，如朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等进行建模，然后通过交叉验证等方法来评估模型的性能。对于我们的数据集，可以采用C5.0决策树、随机森林等算法来训练模型。

4、预测：

当我们完成了上述步骤后，我们便可以利用所建模型预测新的微博文本情感极性了。

总之，我们需要对数据进行预处理、提取特征和选择模型等步骤，才能准确地进去情感分析。同时，我们也应该在模型训练过程中考虑不同参数的选择，以达到最佳性能。

相关问题

weibo_senti_100k情感分析

weibo_senti_100k是一个用于情感分析的数据集，它包含了10万条来自微博的中文文本数据，并且每条数据都被标记了情感极性，即正向（positive）、负向（negative）和中性（neutral）。

这个数据集对于情感分析的研究非常有价值。一方面，它基于微博这种社交媒体平台，文本内容较短，包含了丰富的情感表达，并且往往呈现出一定的主观性。因此，分析这些微博文本的情感极性可以帮助我们更好地理解用户对于特定话题的态度和情感倾向。

另一方面，weibo_senti_100k数据集的规模庞大，包含了很多不同领域和主题的微博文本，这使得我们可以进行更广泛的情感分析研究。通过对这些数据进行机器学习算法的训练和测试，我们可以建立情感分类模型，帮助我们自动分析并判断文本的情感倾向。

此外，weibo_senti_100k还可以被用于其他自然语言处理任务，如情感词汇扩展和情感词汇本体构建等。通过分析这些微博文本中的情感词汇和情感表达，我们可以扩充情感词汇库，为其他情感分析任务提供更准确的情感信息。

综上所述，weibo_senti_100k是一个有价值且广泛适用于情感分析研究的数据集。它不仅能够帮助我们更好地理解用户在社交媒体平台上的情感表达，还可以为情感分析模型的构建提供强大的训练和测试数据。

import pandas as pd data = pd.read_csv(C:\Users\Administrator\Desktop\pythonsjwj\weibo_senti_100k.csv') data = data.dropna(); data.shape data.head() import jieba data['data_cut'] = data['review'].apply(lambda x: list(jieba.cut(x))) data.head() with open('stopword.txt','r',encoding = 'utf-8') as f: stop = f.readlines() import re stop = [re.sub(' |\n|\ufeff','',r) for r in stop] data['data_after'] = [[i for i in s if i not in stop] for s in data['data_cut']] data.head() w = [] for i in data['data_after']: w.extend(i) num_data = pd.DataFrame(pd.Series(w).value_counts()) num_data['id'] = list(range(1,len(num_data)+1)) a = lambda x:list(num_data['id'][x]) data['vec'] = data['data_after'].apply(a) data.head() from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt num_words = [''.join(i) for i in data['data_after']] num_words = ''.join(num_words) num_words= re.sub(' ','',num_words) num = pd.Series(jieba.lcut(num_words)).value_counts() wc_pic = WordCloud(background_color='white',font_path=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf').fit_words(num) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(wc_pic) plt.axis('off') plt.show() from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.preprocessing import sequence maxlen = 128 vec_data = list(sequence.pad_sequences(data['vec'],maxlen=maxlen)) x,xt,y,yt = train_test_split(vec_data,data['label'],test_size = 0.2,random_state = 123) import numpy as np x = np.array(list(x)) y = np.array(list(y)) xt = np.array(list(xt)) yt = np.array(list(yt)) x=x[:2000,:] y=y[:2000] xt=xt[:500,:] yt=yt[:500] from sklearn.svm import SVC clf = SVC(C=1, kernel = 'linear') clf.fit(x,y) from sklearn.metrics import classification_report test_pre = clf.predict(xt) report = classification_report(yt,test_pre) print(report) from keras.optimizers import SGD, RMSprop, Adagrad from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers.embeddings import Embedding from keras.layers.recurrent import LSTM, GRU model = Sequential() model.add(Embedding(len(num_data['id'])+1,256)) model.add(Dense(32, activation='sigmoid', input_dim=100)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) model.summary() import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from keras.utils import plot_model plot_model(model,to_file='Lstm2.png',show_shapes=True) ls = mpimg.imread('Lstm2.png') plt.imshow(ls) plt.axis('off') plt.show() model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='Adam',metrics=["accuracy"]) model.fit(x,y,validation_data=(x,y),epochs=15)

这段代码的作用是：

1. 读取一个csv文件（weibo_senti_100k.csv），并将其中的空值删除。
2. 对csv文件中的review列进行分词处理，并过滤掉停用词。
3. 用词频统计生成词云图。
4. 将数据集划分为训练集和测试集，分别使用SVM和LSTM模型进行分类预测，并输出分类报告。

具体流程如下：

1. 首先，使用pandas读取csv文件，并将其中的空值删除。
2. 然后，使用jieba对csv文件中的review列进行分词处理，并过滤掉停用词，得到分词后的结果。
3. 用词频统计生成词云图，可以通过WordCloud库实现。
4. 将分词后的结果转换成向量，并将数据集划分为训练集和测试集。使用SVM和LSTM模型进行分类预测，并输出分类报告。

其中，使用SVM模型的代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report

# 将数据集划分为训练集和测试集
x, xt, y, yt = train_test_split(vec_data, data['label'], test_size=0.2, random_state=123)

# 训练SVM模型
clf = SVC(C=1, kernel='linear')
clf.fit(x, y)

# 使用测试集进行预测
test_pre = clf.predict(xt)

# 输出分类报告
report = classification_report(yt, test_pre)
print(report)

使用LSTM模型的代码如下：

from keras.optimizers import Adam
from keras.utils import np_utils
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation
from keras.layers.embeddings import Embedding
from keras.layers.recurrent import LSTM

# 将数据集划分为训练集和测试集
x, xt, y, yt = train_test_split(vec_data, data['label'], test_size=0.2, random_state=123)

# 将标签进行one-hot编码
y = np_utils.to_categorical(y, 2)
yt = np_utils.to_categorical(yt, 2)

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(num_data['id'])+1, 256))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))

# 编译LSTM模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='Adam', metrics=["accuracy"])

# 训练LSTM模型
model.fit(x, y, validation_data=(xt, yt), epochs=15)

最后，需要注意的是，代码中有一些缺失的部分，比如数据集的读取和停用词的来源等，需要根据实际情况进行补充。