基于爬蟲和TFIDF-NB算法的微博情感分析
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：544 K
標(biāo)簽： 微博輿情 網(wǎng)絡(luò)爬蟲 情感分類
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文檔介紹：針對(duì)微博網(wǎng)絡(luò)輿情信息量大、無(wú)規(guī)則、隨機(jī)變化的特點(diǎn)，提出TFIDF-NB(Term Frequency Inverse Document Frequency-Naive Bayes)用于微博情感分析，設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于Scrapy框架的微博評(píng)論爬蟲，將某熱點(diǎn)事件的若干條微博評(píng)論進(jìn)行爬取并存進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)，然后進(jìn)行文本分割、LDA(Latent Dirichlet Allocation)主題聚類，最后使用TFIDF-NB算法進(jìn)行情感分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，TFIDF-NB算法平均準(zhǔn)確率高于線性支持向量機(jī)算法和K近鄰算法，在精確率和召回率方面高于K近鄰算法，具有較好的情感分類效果。
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