微博用户评论情感分析Python代码（数据规模20w）

简介

本仓库提供了一个完整的Python代码示例，用于微博用户评论的情感分析。代码涵盖了数据过滤、清洗、分割、特征选择、训练词向量模型以及测试等步骤，每行代码都有详细的注释，非常适合NLP初学者学习和参考。

资源文件描述

• 代码功能：

  • 数据过滤：对原始数据进行初步筛选，去除无效或无关的评论。
  • 数据清洗：对评论文本进行清洗，去除特殊字符、标点符号等。
  • 数据分割：将清洗后的数据分割为训练集和测试集。
  • 特征选择：选择合适的特征用于模型训练。
  • 训练词向量模型：使用训练数据训练词向量模型。
  • 测试：使用测试集对模型进行评估，输出情感分析结果。

• 数据规模：

  • 真实数据集超过20万条评论，数据量充足，适合进行大规模的情感分析实验。

使用说明

1. 环境准备：

   • 确保你已经安装了Python 3.x。
   • 安装必要的Python库，如pandas、numpy、scikit-learn、gensim等。

2. 代码运行：

   • 下载本仓库中的代码文件。
   • 按照代码中的注释，逐步运行各个模块。
   • 根据需要调整参数，如数据路径、模型参数等。

3. 结果分析：

   • 代码运行结束后，会输出情感分析的结果。
   • 你可以根据结果进一步分析模型的性能，并进行优化。

注意事项

• 本代码示例仅供参考，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。
• 数据集较大，建议在性能较好的机器上运行。
• 代码中的注释详细，建议仔细阅读，理解每一步的操作。

贡献

如果你有任何改进建议或发现了代码中的问题，欢迎提交Issue或Pull Request。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。