高校舆情的er图中情感分析表和敏感词表怎么与微博和贴吧表产生联系啊
时间: 2024-04-02 22:32:52 浏览: 9
高校舆情的ER图中的情感分析表和敏感词表是用来存储高校舆情相关的情感分析和敏感词信息的,而微博和贴吧表则是用来存储从微博和贴吧等社交媒体平台上爬取的高校相关信息的。这两个表之间的联系可以通过以下方式建立:
1. 情感分析表中的情感分类可以与微博和贴吧表中的相关信息进行关联,以便了解高校舆情的情感走势和情感分布情况。
2. 敏感词表可以与微博和贴吧表中的相关信息进行匹配,以便发现可能存在的敏感信息和事件,并及时采取应对措施。
3. 微博和贴吧表中的关键词和话题信息可以与情感分析表和敏感词表中的相关信息进行对比和分析,以便更好地理解和解释高校舆情的情况。
通过这些方式,情感分析表和敏感词表可以与微博和贴吧表产生联系,共同帮助高校了解自身的舆情状况,并及时采取有效的应对措施。
相关问题
词云分析带有停用词表和同义词表的Python代码
以下是带有停用词表和同义词表的Python代码:
```python
import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 加载停用词表
stopwords = set()
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
stopwords.add(line.strip())
# 加载同义词表
synonyms = {}
with open('synonyms.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
words = line.strip().split()
for w in words[1:]:
synonyms[w] = words[0]
# 分词并进行同义词替换和去停用词
words = []
for w in jieba.cut(text):
if w in synonyms:
w = synonyms[w]
if w not in stopwords:
words.append(w)
# 统计词频
counter = {}
for w in words:
counter[w] = counter.get(w, 0) + 1
# 生成词云
wc = WordCloud(font_path='STHeiti Medium.ttc', background_color='white')
wc.generate_from_frequencies(counter)
# 显示词云
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()
```
其中,`text.txt` 是待分析的文本文件,`stopwords.txt` 是停用词表文件,`synonyms.txt` 是同义词表文件。在代码中,先分别加载停用词表和同义词表,然后对文本进行分词并进行同义词替换和去停用词处理,最后统计词频,生成词云并显示。需要注意的是,需要安装 `jieba` 和 `wordcloud` 库。
python得到excel表中的标题中前十权重的关键词不需要停用词表
如果你不需要使用停用词表,你可以按照以下步骤实现:
1.使用Python中的pandas库读取Excel表格中的数据,可以使用`pd.read_excel()`函数。
2.将每个单元格的标题内容进行分词处理,可以使用jieba库。
3.统计每个词汇在所有单元格中的出现次数,并计算每个词汇的权重。
4.按照词汇的权重进行排序,并取出前十个关键词。
以下是一份示例代码,你可以根据自己的需求进行修改和优化:
```python
import pandas as pd
import jieba
from collections import Counter
# 读取Excel表格中的数据
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 分词处理
words = []
for col in df.columns:
seg_list = jieba.cut(col)
for word in seg_list:
if len(word) > 1:
words.append(word)
# 统计词频和计算权重
word_freq = Counter(words)
total_words = sum(word_freq.values())
word_weight = {word: freq / total_words for word, freq in word_freq.items()}
# 按照权重进行排序并取出前十个关键词
top_words = sorted(word_weight.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
# 输出结果
for word, weight in top_words:
print(word, weight)
```
其中,`example.xlsx`是你要处理的Excel表格文件,你需要根据实际情况修改文件的路径。