基于爬虫和TFIDF-NB算法的微博情感分析AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于爬虫和TFIDF-NB算法的微博情感分析
所属分类：技术论文
上传者：aetmagazine
文档大小：544 K
标签：微博舆情网络爬虫情感分类
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文档介绍：针对微博网络舆情信息量大、无规则、随机变化的特点，提出TFIDF-NB(Term Frequency Inverse Document Frequency-Naive Bayes)用于微博情感分析，设计与实现了一个基于Scrapy框架的微博评论爬虫，将某热点事件的若干条微博评论进行爬取并存进数据库，然后进行文本分割、LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题聚类，最后使用TFIDF-NB算法进行情感分类。实验结果表明，TFIDF-NB算法平均准确率高于线性支持向量机算法和K近邻算法，在精确率和召回率方面高于K近邻算法，具有较好的情感分类效果。
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