以下使用的代码中的方法，包含了哪些研究方法：###--------------------读取原始数据-------------------- 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 = [jieba.lcut(text) for text in new_data]

以下使用的方法包含了数据读取、数据清洗、文本预处理和分词等研究方法。数据读取是为了获取原始数据，数据清洗是为了去除无效信息和噪声，文本预处理是为了将文本转化为数字向量表示，而分词则是将文本划分为词语的过程，是文本预处理的重要步骤之一。其中，数据清洗包括了去除微博话题引用、停用词过滤和特殊字符去除等步骤，这些步骤可以有效提高文本分类的准确性。而文本预处理包括了英文翻译成中文、数字向量表示等过程，这些过程是将文本转化为机器可读的形式，为后续的算法建模做准备。分词则是将文本划分为词语的过程，是文本预处理的重要步骤之一，可以提高文本分类的效率和准确性。总之，这些方法的使用有助于对微博话题文本进行分类，提高文本分类的准确性和效率。