文件名称：Twitter气候变化情绪分析
文件大小：12.2MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-04 20:25:33
JupyterNotebook
Twitter气候变化情绪分析 -项目状态：有效 项目目标 该项目的目的是建立一个模型，将推文对人为气候变化的情绪进行分类。 我们也有兴趣研究气候变化情绪与每日全球地表温度之间的相关性。 使用方法 机器学习 数据可视化 数据清理 自然语言处理 技术领域 Python tweepy 大熊猫 scikit学习 朱皮特 项目描述 数据清理： 我们以标签开头的Kaggle数据集包含带有损坏文本的tweet，因此我们使用Tweepy通过tweet id访问所有tweet，并检索原始的纯文本以及可能有用的其他功能。 大约30％的推文不再可用，因此我们估算了丢失的数据，并使用自然语言处理技术来清理文本特征。 模型拟合： 我们训练了朴素贝叶斯，逻辑回归和决策树模型来预测三个类别： 1：支持人为气候变化的信念 0：既不支持也不反对人为气候变化的信念 -1：驳斥人为气候变化的信念 由于我们在许多0级推
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Twitter-Climate-Change-Sentiment-Analysis-master
----models.py(9KB)
----model_optimization.ipynb(29KB)
----initial_model_fitting.ipynb(41KB)
----EDA.ipynb(154KB)
----data()
--------clean_data.csv(3.96MB)
--------acronyms.csv(3KB)
--------special.csv(346B)
--------augmented_data1.csv(6.64MB)
--------metadata.txt(3KB)
--------raw_data.csv(14.39MB)
--------twitter_sentiment_data.csv(6.27MB)
--------augmented_data2.csv(6.7MB)
----data_cleaning.ipynb(27KB)
----README.md(3KB)