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中文微博情感分析评测,python微博内容情感分析

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专业微博舆情监测工具，建议使用舆情五段，可用于专业微博资讯分析: 1)一般分析、趋势分析 。分析微博2)微博comments分析的所有维度，可以针对部分用户微博comments，评论评论分析3)对于评论微博、VOC 分析都可以进行，就是倾听客户的声音，聚类分析，提取主流观点，汇总 。

1、综述:方面级 情感 分析(三从研究框架来看，该领域的研究可以分为无监督学习、半监督学习和监督学习 。目前大部分研究集中在四个子任务中的一个，即体项提取、体类检测、体项情感分类和体极性情感分类 。只有少数研究建立了多个子任务的联合模型 。方面术语抽取的目的是抽取非结构化文本中包含的所有方面术语 。值得注意的是，这个子任务不仅要识别表示情感 color的体项 ， 还要识别不表示情感或者情感是中性的体项 。

其中，无监督模型基于频繁模式挖掘、句法规则、主题模型和深度学习 。弱监督模型基于单词对齐、标签传播等方法 。有监督模型将提取体貌特征项的任务视为词级序列标注问题，前期基于传统的特征工程方法训练序列标注分类器 。近年来，基于深度学习的序列标注模型取得了当前术语抽取任务的最佳性能 。方面类别检测是根据一组预定义的方面类别，找出评论文本中所有意见评价的方面类别 。

2、怎么利用python或R 分析我的 微博或者朋友圈【中文微博情感分析评测,python微博内容情感分析】 1 。您在浏览微博时，哪些用户受到了影响？1.抓取你的微博关注列表，通过一定条件筛选部分用户，继续抓取他们的关注列表 。随便抓两三层 ， 不然数据太大 。2.对抓取的用户的影响力进行建模，比如最近两个月用户的转发评论和赞微博 3 。最后分析找出哪些用户对你的影响最大 。基于地理位置分析1 。抓取一个城市的地理位置as 微博 。并抓取发送微博的用户的相关信息 。2.清理数据 ， 通过用户数据筛选出他们是原住民还是旅游出差 。3.对于数据分析，以发送微博的时间在某个地点发送 。微博最常用的关键词应该能得到一些有趣的数据 。3.自然语言处理微博很多文本数据可以用自然语言处理 ， 情感 分析等很多研究 。4.热点事件跟踪1 。通过关键词 。追踪热点事件2 。很多热的东西都是某微博发酵出来的 。可以抓取转发路径，找出哪些是重要的转发节点 ， 抓取评论，看看网友对此事的态度 。

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