随着互联网技术的发展,人们在网络平台上畅所欲言的方式越来越简单,例如博客、空间及现在的微博、豆瓣、知乎等,也正是这些方式和平台的诞生,丰富了人们的生活,使得数据信息急速增长着。豆瓣是一个提供了关于书影音的网络社区,越来越多的人们在豆瓣上发表了自己的电影评价,其电影评价风格各异,具有自由真实等特点。影评的描述影响了对电影的舆论倾向,影响着电影的票房成绩。本文基于情感分类和LDA主题模型对豆瓣上10,300 部电影和 10,310,988 条评论进行情感主题分析。该组合模型提高了LDA对主题的提取能力。...
随着互联网技术的发展,人们在网络平台上畅所欲言的方式越来越简单,例如博客、空间及现在的微博、豆瓣、知乎等,也正是这些方式和平台的诞生,丰富了人们的生活,使得数据信息急速增长着。豆瓣是一个提供了关于书影音的网络社区,越来越多的人们在豆瓣上发表了自己的电影评价,其电影评价风格各异,具有自由真实等特点。影评的描述影响了对电影的舆论倾向,影响着电影的票房成绩。本文基于情感分类和LDA主题模型对豆瓣上10,300 部电影和 10,310,988 条评论进行情感主题分析。该组合模型提高了LDA对主题的提取能力。...
针对当前电商手机在线商品评论的基本特点,采用通过urllib.request等从库存中爬取京东商品编号分别为10037616578008的多个手机电商评论词典数据,采用jiaba等细分词,进行电商情感文本标注以及文本关键词分析云图表的生成。通过python基于文本情感标注词典数据进行文本情感标注倾向性数据分析,对评论情感词进行遍历,计算一个评论文章语句的文本情感分数值,并通过使用snownlp类库对评论文本语句情感分数值中的得分数据进行长度可视化分析展示,以长度折射曲线图直观形式展示评论语句文本情感值得分数值的分布变化情况,很好的也验证了这个实验室的结论。这些电商情感互动数据的分析获取及应用分...