基于情感词典与机器学习对微博新闻评论的情感分析,代码
时间: 2023-09-01 14:07:22 浏览: 69
以下是基于情感词典与机器学习对微博新闻评论的情感分析的 Python 代码示例:
首先,需要下载情感词典并加载到程序中,比如使用中文情感词典“知网情感词语极值表”。
```python
import jieba
# 加载情感词典
posdict = []
negdict = []
with open("posdict.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
posdict.append(line.strip())
with open("negdict.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
negdict.append(line.strip())
# 对文本进行分词
def seg_text(text):
seg_list = jieba.cut(text)
return " ".join(seg_list)
# 计算文本情感分数
def get_sentiment_score(text):
seg_list = seg_text(text).split()
pos_count = len(set(seg_list) & set(posdict))
neg_count = len(set(seg_list) & set(negdict))
score = (pos_count - neg_count) / len(seg_list)
return score
```
接下来,可以使用机器学习算法对微博新闻评论进行情感分析。这里以朴素贝叶斯算法为例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
data = pd.read_csv("weibo_comments.csv")
# 分割训练集和测试集
train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1)
test_data = data.drop(train_data.index)
# 对文本进行分词和向量化
vectorizer = CountVectorizer(token_pattern=r'\b\w+\b')
X_train = vectorizer.fit_transform(train_data["评论"].apply(seg_text))
y_train = train_data["情感"]
# 训练朴素贝叶斯模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train, y_train)
# 对测试集进行情感分析并评估模型性能
X_test = vectorizer.transform(test_data["评论"].apply(seg_text))
y_test = test_data["情感"]
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
需要注意的是,以上代码仅仅是一个示例,实际应用时需要根据具体情况进行适当调整,比如增加特征选择、模型调参等步骤。
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