文件名称：WallStreetBets_Sentiment
文件大小：2.41MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-15 08:50:16
Python
WallStreetBets_Sentiment 目前正在收集2021年1月1日至2月22日之间的WallStreetBets帖子的评论数据。到目前为止，每个帖子最多可以收集15,000条评论。 超过80k的帖子将阻止服务器完全刮取。 然后将数据输入到情绪分析器中，在其中每天提供正/负情绪水平。 此外，在计算中还应考虑使用“ Gamestop”之类的时间词的数量 该信息将与gametop的每日股票价格重叠 引用文献：Hutto，CJ＆Gilbert，EE（2014）。 VADER：一种基于简约规则的社交媒体文本情感分析模型。 第八届国际博客和社交媒体国际会议（ICWSM-14）。 密歇根州安阿伯，2014年6月
【文件预览】：
WallStreetBets_Sentiment-main
----webscraper.py(4KB)
----.gitignore(20B)
----README.md(757B)
----stocks.cvs(484B)
----reddit_refresh.py(3KB)
----sentiment_analysis.py(2KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------sparksession-checkpoint.py(0B)
----main.py(2KB)
----__pycache__()
--------sentiment_analysis.cpython-37.pyc(1KB)
--------webscraper.cpython-37.pyc(2KB)
--------gme.cpython-37.pyc(920B)
--------mongo.cpython-37.pyc(861B)
--------main.cpython-37.pyc(2KB)
----vaderSentiment()
--------.gitignore(862B)
--------setup.cfg(1KB)
--------README.rst(21KB)
--------additional_resources()
--------.gitattributes(731B)
--------__init__.py(0B)
--------vaderSentiment()
--------LICENSE.txt(1KB)
--------MANIFEST.in(116B)
--------setup.py(2KB)
----wsb.json(141B)
----mongo.py(567B)
----gme.py(607B)