以下代码中使用的方法，哪些属于研究方法，请点明在该研究方法下具体使用的是什么方法：以下使用的代码中的方法，包含了哪些研究方法，并指出说明：import pandas as pd data = pd.read_excel(r'C:\Users\apple\Desktop\“你会原谅伤害过你的父母吗”话题爬虫文件.xlsx') data = data.iloc[:,4] data = data.rename("评论") ###--------------------数据清洗-------------------- ##去除微博话题引用 import re new_data = [] # 用于存放处理后的数据 for d in data: new_d = re.sub(r'#.+?#', '', d) # 使用正则表达式去除两个“#”之间的内容 new_data.append(new_d) data['评论'] = new_data ##去除停用词 import nltk from nltk.corpus import stopwords nltk.download('stopwords') # 下载停用词列表，如果已经下载可忽略此步骤 stop_words = set(stopwords.words('chinese')) # 加载英文停用词列表 data1 = [] # 用于存放处理后的数据 for d in new_data: words = d.lower().split() # 将文本转换为小写并分词 new_words = [word for word in words if word not in stop_words] # 过滤停用词 new_d = ' '.join(new_words) # 将处理后的词语连接成字符串 data1.append(new_d) new_data = data1 ##去除特殊字符 # 定义正则表达式 pattern = re.compile('[^\u4e00-\u9fa5^a-z^A-Z^0-9^ ^,^.^!^?^;^\u3002^\uFF1F^\uFF01^\u3001]') # 遍历list中的每个元素，使用re.sub函数将字符串中匹配正则表达式的部分替换为空字符串 for i in range(len(new_data)): new_data[i] = re.sub(pattern, '', new_data[i]) ##英文翻译成中文 from translate import Translator translator= Translator(to_lang="zh") for i in range(len(new_data)): # 判断文本中是否含有英文单词，如果有则翻译成中文 if re.search('[a-zA-Z]', new_data[i]): new_data[i] = translator.translate(new_data[i]) ##jieba分词 import jieba import jieba.analyse data_list =

该代码中使用的研究方法包括数据清洗、文本预处理和文本分析。

具体来说，数据清洗部分使用了正则表达式去除微博话题引用、去除停用词、去除特殊字符和英文翻译成中文等方法，以清洗数据并减少噪声。

文本预处理部分使用了分词技术，其中使用了jieba分词库和jieba.analyse模块对文本进行分词和关键词提取。这有助于将文本转换为可处理的结构化数据。

文本分析部分没有在该代码中体现，但可以通过对分词后的文本进行情感分析、主题模型、聚类分析等方法来进一步分析文本数据。

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以下代码中使用的方法，哪些属于研究方法，请点明在该研究方法下具体使用的是什么方法：以下使用的代码中的方法，包含了哪些研究方法，并指出说明： ###--------------------特征提取-------------------- from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 将分词后的data_list转化为字符串列表 data_str_list = [' '.join(words) for words in data_list] # 创建CountVectorizer对象 vectorizer = CountVectorizer() # 使用fit_transform方法将文本数据转化为词频向量 X = vectorizer.fit_transform(data_str_list) # 将微博文本标记为正面或负面 y = [] for i in data_str_list: if "原谅" in i or "爱" in i or "孝顺" in i: y.append(1) else: y.append(0)

该代码中使用了文本特征提取方法，属于数据分析方法中的一部分。具体来说，使用的是词袋模型中的CountVectorizer方法，将文本数据转化为词频向量，进而对微博文本进行分类。分类方法是二分类，属于统计学习方法中的分类方法。 在该方法中，使用了基于规则的手动标注方法对微博文本进行分类，属于传统的人工智能方法。