自然语言0.0_情感分析权威网站_政治经济地理

http://sentdex.com/1m-global-sentiment-analysis/

可加入爬虫模块,直接抓取数据,然后本地可视化

情感分析--数据可视化

地理分析,预测各地不同时间段的关键词

政治分析:

包括战争,环境,犯罪,石油。。。。

财经预测

时间: 2024-10-10 23:22:03

自然语言0.0_情感分析权威网站_政治经济地理的相关文章

文本情感分析的基础在于自然语言处理、情感词典、机器学习方法等内容。以下是我总结的一些资源。

词典资源:SentiWordNet<知网>中文版中文情感极性词典 NTUSD情感词汇本体下载 自然语言处理工具和平台:哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心isnowfy/snownlp · GitHub 汉语分词:自然语言处理与信息检索共享平台 NLPIR.orgfxsjy/jieba · GitHub 语料资源:信息分类与情感发现 课程:斯坦福大学自然语言处理第七课"情感分析(Sentiment Analysis)" 网站和博客:Text Classification

自然语言11_情感分析

http://blog.csdn.net/erli11/article/details/23918751 斯坦福大学自然语言处理第七课"情感分析(Sentiment Analysis)" 转自:52opencourse.com/ http://52opencourse.com/235/%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86%E7

主题模型及其在文本情感分析中的应用

随着Web2.0技术的出现和发展,互联网上(包括门户网站.电子商务网站.社交网站.音/视频分享网站.论坛.博客.微博等)产生了海量的.由用户发表的对于诸如人物.事件.产品等目标实体的评论信息.例如,下面这两个短文本评论:(1)“比较了多个智能手机后选择了8150,性价比还可以.另外,就是考虑到它是3.7的屏幕,大小比较合适,否则携带很不方便.”(京东商城用户,2011.11.25):(2)“我以前在杭州做二手房地产,用温州炒房客的话说:全世界房价降了,杭州的房价永远不会降,因为他们有一道坚不可摧

python snownlp情感分析简易demo

SnowNLP是国人开发的python类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典.注意本程序都是处理的unicode编码,所以使用时请自行decode成unicode.MIT许可下发行.其 github 主页我自己修改了上文链接中的python代码并加入些许注释,以方便你的理解: f

C#编程实现朴素贝叶斯算法下的情感分析

C#编程实现 这篇文章做了什么 朴素贝叶斯算法是机器学习中非常重要的分类算法,用途十分广泛,如垃圾邮件处理等.而情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(Natural Language Progressing)中的重要问题,用以对文本进行正负面的判断,以及情感度评分和意见挖掘.本文借助朴素贝叶斯算法,针对文本正负面进行判别,并且利用C#进行编程实现. 不先介绍点基础? 朴素贝叶斯,真的很朴素 朴素贝叶斯分类算法,是一种有监督学习算法,通过对训练集的学习,基于先验概率与贝叶

使用Spark MLlib进行情感分析

使用Spark MLlib进行情感分析 使用Spark MLlib进行情感分析 一.实验说明 在当今这个互联网时代,人们对于各种事情的舆论观点都散布在各种社交网络平台或新闻提要中.我们可以在移动设备或是个人PC上轻松地发布自己的观点.对于这种网上海量分布地数据,我们可以利用文本分析来挖掘各种观点.如下图中,CognoviLabs利用Twitter上人们发布对于美国大选两个候选人的推特,进行情感分析的结果.从这张图我们也可以直观地感受到民意所向(此图发表日期为10月10日,早于今年美国大选的日子)

我用Python进行情感分析,让程序员和女神牵手成功

先用电影评论来做情感分析,主要包括下面几个主要内容(看到最后哦): 1.准备文本数据 2.基于文本文档来构建特征向量 3.训练机器学习模型来区分电影评论的正面评论和负面评论(对你的女神同样适用哦~~) 4.使用外存学习和在线学习算法来处理大数据 在本篇文章中,主要介绍对于电影评论数据的准备工作. 一.情感分析 情感分析也称观点挖掘(opinion mining),是机器学习中自然语言处理(NLP)领域一个非常流行的分支,它主要是分析文档的情感倾向. 二.下载数据 请自行准备一个电影信息(或者直接

文本情感分析(一):基于词袋模型(VSM、LSA、n-gram)的文本表示

现在自然语言处理用深度学习做的比较多,我还没试过用传统的监督学习方法做分类器,比如SVM.Xgboost.随机森林,来训练模型.因此,用Kaggle上经典的电影评论情感分析题,来学习如何用传统机器学习方法解决分类问题. 通过这个情感分析的题目,我会整理做特征工程.参数调优和模型融合的方法,这一系列会有四篇文章.这篇文章整理文本特征工程的内容. 文本的特征工程主要包括数据清洗.特征构造.降维和特征选择等. 首先是数据清洗,比如去停用词.去非字母汉字的特殊字符.大写转小写.去掉html标签等. 然后

Python分词、情感分析工具——SnowNLP

本文内容主要参考GitHub:https://github.com/isnowfy/snownlp what's the SnowNLP SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典.注意本程序都是处理的unicode编码,所以使用时请自行decod