文件名称：Text_Sentiment_Analyzer:文本情感分析的自学记录
文件大小：23.6MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-04 03:44:55
Python
Text_Sentiment_Analyzer Self-learning record of text sentiment analysis Environment：python3.5 + windows10 1、create_new_sentiment_dict_and_predict_by_using_rules 项目 搜集了知网、百度、搜狗、*大学等多个平台的情感词典，对它们进行合并去重后得到新的较为完整的情感词典集合； 在处理文本问题上，首先对文本评论进行分词、去停用词等预处理，其次采用基于规则的方法（统计文本中情感词数及否定词和程度副词情况），对文本评论进行情感分析。 2、create_new_sentiment_dict_by_using_LDA 项目 以微博评论语料为基础，采用LDA主题模型的方法来寻找和情感种子词语义相近的词作为新的情感词，其中情感种子词是人工从知网情感
【文件预览】：
Text_Sentiment_Analyzer-master
----create_new_sentiment_by_using_Word2Vec()
--------实验记录文档.pdf(267KB)
--------output()
--------data()
--------model()
--------word2vec.py(7KB)
--------设计思路.txt(2KB)
--------intermediate_data()
--------text_preprocess.py(7KB)
--------conf()
--------main.py(4KB)
----README.md(1KB)
----create_new_sentiment_by_using_LDA()
--------output()
--------Reference()
--------设计思路记录文档.txt(1KB)
--------extract_new_sentiment_word_by_using_LDA_model.py(12KB)
--------LDA实验记录文档.pdf(267KB)
--------conf()
----create_new_sentiment_dict_and_predict_by_rules()
--------sentiment_keywords()
--------sentiment_inverse_keywords()
--------output()
--------reference.pdf(585KB)
--------sentiment_degree_keywords()
--------sentiment_stopwords()
--------document.pdf(359KB)
--------sentiment_predict_by_new_rules.py(7KB)
--------create_new_sentiment_keywords.py(7KB)