微博文本情感分析代码

你好！以下是一个简单的微博文本情感分析的代码示例：

import jieba
from snownlp import SnowNLP

def sentiment_analysis(text):
    # 分词
    words = jieba.lcut(text)
    # 情感分析
    sentiments = [SnowNLP(word).sentiments for word in words]
    # 计算情感得分
    sentiment_score = sum(sentiments) / len(sentiments)
    
    return sentiment_score

if __name__ == '__main__':
    text = "这部电影真是太好看了！"
    score = sentiment_analysis(text)
    if score > 0.5:
        print("积极情绪")
    elif score < 0.5:
        print("消极情绪")
    else:
        print("中性情绪")

这个代码使用了jieba库进行中文分词，然后使用了SnowNLP库的情感分析功能来计算微博文本的情感得分。最后根据得分判断情绪是积极、消极还是中性。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的处理和模型训练。

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Python微博评论情感分析数据预处理代码

以下是Python微博评论情感分析数据预处理的代码示例：

import pandas as pd
import jieba
import re

# 读取数据
df = pd.read_csv('weibo_comments.csv', encoding='utf-8')

# 去除空值和重复值
df.dropna(inplace=True)
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 清洗数据
def clean_text(text):
    # 去除网址
    text = re.sub(r'http\S+', '', text)
    # 去除@用户
    text = re.sub(r'@[\w]+', '', text)
    # 去除#话题#
    text = re.sub(r'#.*?#', '', text)
    # 去除空格和换行符
    text = re.sub(r'\s+', '', text)
    # 分词
    words = jieba.lcut(text)
    # 去除停用词
    stopwords = ['的', '了', '是', '我', '你', '他']
    words = [word for word in words if word not in stopwords]
    # 合并词语
    text = ''.join(words)
    return text

df['clean_text'] = df['comment'].apply(clean_text)

# 保存处理后的数据
df.to_csv('weibo_comments_clean.csv', index=False)

解释一下代码：

1. 首先使用 pandas 库读取微博评论的 csv 文件，编码方式为 utf-8。
2. 对数据进行清洗，去除空值和重复值。
3. 编写 clean_text() 函数，用于清洗每条评论的文本内容。该函数通过正则表达式去除网址、@用户和#话题#，然后使用 jieba 库进行中文分词，并去除停用词，最后将分词结果合并成一个字符串。
4. 对每条评论的文本内容应用 clean_text() 函数，得到清洗后的文本。
5. 将处理后的数据保存为 csv 文件。

python微博评论情感分析svm

要进行微博评论情感分析，可以使用Python中的scikit-learn库进行SVM分类器的训练与预测。下面是一些大致的步骤：

1. 收集微博评论数据集，并对数据进行清洗和预处理，如去除停用词等。
2. 将评论文本转化成数值特征向量，可以使用词袋模型或者TF-IDF等方法。
3. 对数据集进行划分，分成训练集和测试集。
4. 使用训练集进行SVM分类器的训练，并调整超参数以获得更好的分类效果。
5. 使用测试集进行分类器的预测，并计算分类器的准确率等性能指标。

下面是一个简单的代码示例，使用scikit-learn库进行SVM分类器的训练和预测：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('comments.csv')

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['comment'], data['sentiment'], test_size=0.2)

# 特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train_vectors = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_vectors = vectorizer.transform(X_test)

# 训练SVM分类器
clf = LinearSVC()
clf.fit(X_train_vectors, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test_vectors)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', acc)

其中，`comments.csv`是已经清洗和预处理过的微博评论数据集，包括评论文本和情感标签（正面或负面）。`TfidfVectorizer`用于将评论文本转化成数值特征向量，`LinearSVC`则是scikit-learn库中的线性SVM分类器。最后的准确率指标可以用来评估分类器的性能。