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。

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