【python数据挖掘课程】二十六.基于SnowNLP的豆瓣评论情感分析

2023-11-08

这是《Python数据挖掘课程》系列文章,前面很多文章都讲解了分类、聚类算法,而这篇文章主要讲解如何调用SnowNLP库实现情感分析,处理的对象是豆瓣《肖申克救赎》的评论文本。文章比较基础,希望对你有所帮助,提供些思路,也是自己教学的内容。如果文章中存在错误或不足之处,还请海涵。同时,推荐大家阅读我以前的文章了解其他知识。

该系列文章代码&数据集下载地址:https://github.com/eastmountyxz/Python-for-Data-Mining
希望读者能帮Github点个赞,一起加油。

目录:
一.豆瓣评论数据抓取
    1.审查网页元素,获取目标网站DOM树结构
    2.Selenium抓取《肖申克救赎》评论信息
    3.抓取前10页评论并存储至CSV文件
二.情感分析预处理及词云显示
三.SnowNLP情感分析
    1.SnowNLP
    2.中文分词
    3.常见功能
    4.情感分析
四.SnowNLP情感分析实例

PSS:最近参加CSDN2018年博客评选,希望您能投出宝贵的一票

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

【python数据挖掘课程】二十六.基于SnowNLP的豆瓣评论情感分析 的相关文章

  • pytorch---情感分析

    前言 xff1a 这个系列一共有8个部分 主要参考了github上的几个代码 使用工具有torchtext xff0c pytorch 数据集主要是烂番茄电影评论数据集https www kaggle com c sentiment ana
  • 统计学第七周 python验证正态分布/卡方分布/T

    统计学第七周 一 知识回顾 上周已经学习过正态分布 卡方分布 T分布等知识 但是如何选择那 正态分布 卡方分布 T分布 二 实践 1 场景 泰坦尼克号数据 主要是age年龄 Fare价格即船票价格 Embark登船的港口 需要验证数据是否服
  • Pytorch实战笔记(1)——BiLSTM 实现情感分析

    本文展示的是使用 Pytorch 构建一个 BiLSTM 来实现情感分析 本文的架构是第一章详细介绍 BiLSTM 第二章粗略介绍 BiLSTM 就是说如果你想快速上手可以跳过第一章 第三章是核心代码部分 目录 1 BiLSTM的详细介绍
  • 图片情感分析(2):图像情感分析模型

    图像情感分析模型是基于卷积神经网络建立的 卷积神经网络的构建用了keras库 具体代码实现以及代码运行在下一篇贴出 模型包括3个卷积层 2个池化层 4个激活函数层 2个Dropout层 2个全连接层 1个Flatten层和最终分类层 图片初
  • 数据清洗之朝阳医院2018年销售数据分析

    朝阳医院2018年销售数据分析 所用到的数据提取地址 gt 戳这里下载 或私我 过程 整体代码 导入库 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib pyplot as p
  • 情感分析学习笔记(3)——情感传播(sentiment propagation)

    sentiment propagation是我最近看论文最经常遇到的一个单词 并且网上这一块资源极其稀少 大部分都是新闻学或者心理学的论文 所以本文就谈谈我对情感传播的理解 Thanks to knowledge graph 让我能够百度的
  • [关系图谱] 二.Gephi导入共线矩阵构建作者关系图谱

    本文主要讲解Gephi绘制作者间的关系图谱 该软件可以广泛应用于社交网络 知识图谱分析 推荐读者使用 这是非常基础的一篇文章 重点讲解Gephi使用方法 希望对大家有所帮助 推荐前文 python数据挖掘课程 十七 社交网络Networkx
  • [知识图谱实战篇] 八.HTML+D3绘制时间轴线及显示实体

    前面作者讲解了很多知识图谱原理知识 包括知识图谱相关技术 Neo4j绘制关系图谱等 但仍缺少一个系统全面的实例 为了加深自己对知识图谱构建的认识 为后续创建贵州旅游知识图谱打下基础 作者深入学习了张宏伦老师的网易云课程 星球系列电影 并结合
  • 【Python数据挖掘课程】二.Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍

    这次课程主要讲述一个关于Kmeans聚类的数据分析案例 通过这个案例让同学们简单了解大数据分析的基本流程 以及使用Python实现相关的聚类分析 主要内容包括 1 Anaconda软件的安装过程及简单配置 2 聚类及Kmeans算法介绍 3
  • word2vec词向量训练及中文文本相似度计算

    本文是讲述如何使用word2vec的基础教程 文章比较基础 希望对你有所帮助 官网C语言下载地址 http word2vec googlecode com svn trunk 官网Python下载地址 http radimrehurek c
  • [Pyhon大数据分析] 二.PyEcharts绘制全国各地区、某省各城市地图及可视化分析

    思来想去 虽然很忙 但还是挤时间针对这次YQ写个Python大数据分析系列博客 包括网络爬虫 可视化分析 GIS地图显示 情感分析 舆情分析 主题挖掘 威胁情报溯源 知识图谱 预测预警及AI和NLP应用等 希望该系列线上远程教学对您有所帮助
  • [python+nltk] 自然语言处理简单介绍和NLTK坏境配置及入门知识(一)

    本文主要是总结最近学习的论文 书籍相关知识 主要是Natural Language Pracessing 自然语言处理 简称NLP 和Python挖掘维基百科Infobox等内容的知识 此篇文章主要参考书籍 Natural Language
  • 【python数据挖掘课程】二十五.Matplotlib绘制带主题及聚类类标的散点图

    这是 Python数据挖掘课程 系列文章 希望对您有所 帮助 当我们做聚类分析绘制散点图时 通常会遇到无法区分散点类标的情况 做主题分析时 可能会遇到无法将对应散点的名称 尤其中文名称 添加至图型中 为了解决这两个问题 本文提出了Matpl
  • [python] 使用scikit-learn工具计算文本TF-IDF值

    在文本聚类 文本分类或者比较两个文档相似程度过程中 可能会涉及到TF IDF值的计算 这里主要讲述基于Python的机器学习模块和开源工具 scikit learn 希望文章对你有所帮助 相关文章如下 python爬虫 Selenium获取
  • word2vec中文相似词计算和聚类的使用说明及c语言源码

    word2vec相关基础知识 下载安装参考前文 word2vec词向量中文文本相似度计算 目录 word2vec使用说明及源码介绍 1 下载地址 2 中文语料 3 参数介绍 4 计算相似词语 5 三个词预测语义语法关系 6 关键词聚类 1
  • 【python数据挖掘课程】十八.线性回归及多项式回归分析四个案例分享

    这是 Python数据挖掘课程 系列文章 也是我这学期大数据金融学院上课的部分内容 本文主要讲述和分享线性回归作业中 学生们做得比较好的四个案例 经过我修改后供大家学习 内容包括 1 线性回归预测Pizza价格案例 2 线性回归分析波士顿房
  • 酒店评论情感分析,亲妈级教程

    酒店评论情感分析 采集与分词篇 开篇吐槽一下下 类似携程这种生活类网站 还有电商类网站 不是驻守被爬的城墙内就是在反爬的道路上行走 不断的更新加密 批量化的采集不断破解并升级程式 并在网络之上布施教程 小白们熬夜拼命的学习 做一个流水线般的
  • [知识图谱实战篇] 七.HTML+D3实现关系图谱搜索功能

    前面作者讲解了很多知识图谱原理知识 包括知识图谱相关技术 Neo4j绘制关系图谱等 但仍缺少一个系统全面的实例 为了加深自己对知识图谱构建的认识 为后续创建贵州旅游知识图谱打下基础 作者深入学习了张宏伦老师的网易云课程 星球系列电影 并结合
  • 【python数据挖掘课程】十二.Pandas、Matplotlib结合SQL语句对比图分析

    这篇文章主要讲述Python常用数据分析包Numpy Pandas Matplotlib结合MySQL分析数据 前一篇文章 python数据挖掘课程 十一 Pandas Matplotlib结合SQL语句可视化分析 讲述了MySQL绘图分析
  • [python] 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念

    前面讲述了很多关于Python爬取本体Ontology 消息盒InfoBox 虎扑图片等例子 同时讲述了VSM向量空间模型的应用 但是由于InfoBox没有前后文和语义概念 所以效果不是很好 这篇文章主要是爬取百度5A景区摘要信息 再利用J

随机推荐