写一个关于微博评论分析的情感分析模型代码

时间: 2023-08-13 11:02:19 浏览: 87
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微博情感分析_python代码

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以下是一个简单的微博评论情感分析模型代码,使用 Python 和 Scikit-Learn 库实现: ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score # 读取数据集 df = pd.read_csv('weibo_comments.csv') # 数据预处理 df.dropna(inplace=True) # 删除含有 NaN 值的行 df['sentiment'] = np.where(df['sentiment'] == 'positive', 1, 0) # 将情感标签转换为数字 # 特征提取 count_vect = CountVectorizer() X_counts = count_vect.fit_transform(df['comment']) tfidf_transformer = TfidfTransformer() X_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_counts) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_tfidf, df['sentiment'], test_size=0.2, random_state=42) # 训练朴素贝叶斯分类器 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上评估模型性能 y_pred = clf.predict(X_test) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print('Precision:', precision_score(y_test, y_pred)) print('Recall:', recall_score(y_test, y_pred)) print('F1 Score:', f1_score(y_test, y_pred)) ``` 需要注意的是,这只是一个简单的情感分析模型,实际应用中需要考虑更多的因素和优化方法。比如,可以使用更复杂的特征提取方法(如词向量),使用更强大的分类器(如支持向量机),或者进行模型调参等。
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