matlab 微博情感分析代码
时间: 2023-08-08 13:10:16 浏览: 48
以下是一个简单的 Matlab 微博情感分析代码示例,它使用 NLTK 工具包和 Bing Liu 情感词汇表来计算每个微博的情感得分:
```matlab
% 导入 NLTK 工具包
import nltk.tokenize.*
import nltk.corpus.*
import nltk.sentiment.vader.*
% 导入 Bing Liu 情感词汇表
pos_words = readtable('positive-words.txt','Delimiter','\n');
neg_words = readtable('negative-words.txt','Delimiter','\n');
% 读取微博数据
tweets = fileread('tweets.txt');
% 对微博进行分词和词性标注
tokenizer = WhitespaceTokenizer();
words = tokenizer.tokenize(tweets);
tagger = pos_tag(words);
% 计算每个微博的情感得分
analyzer = SentimentIntensityAnalyzer();
scores = [];
for i = 1:numel(tagger)
tweet = tagger{i};
tweet_score = analyzer.polarity_scores(tweet{1});
score = tweet_score.pos - tweet_score.neg;
% 考虑情感词汇强度
for j = 1:numel(pos_words.Var1)
if contains(tweet{1}, pos_words.Var1{j})
score = score + 1;
end
end
for j = 1:numel(neg_words.Var1)
if contains(tweet{1}, neg_words.Var1{j})
score = score - 1;
end
end
scores = [scores score];
end
% 可视化情感得分分布
histogram(scores);
xlabel('情感得分');
ylabel('微博数量');
```
需要注意的是,这只是一个示例代码,可能需要进行进一步的优化和改进以提高准确性。