ZingBug / WeiboSentimentAnalysisLinks
微博模拟登录+微博关键词爬虫+微博短文本情感语义分析+生成词云
☆20Updated 7 years ago
Alternatives and similar repositories for WeiboSentimentAnalysis
Users that are interested in WeiboSentimentAnalysis are comparing it to the libraries listed below
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- 爬取热门微博评论并进行数据分析、nlp情感分析☆323Updated 6 years ago
- 基于新浪微博数据的情感极性分析☆58Updated 7 years ago
- 微博评论情感分析，爬虫，文本分类，Web。☆46Updated 2 years ago
- 基于在线民宿 UGC 数据的意见挖掘项目，包含数据挖掘和NLP 相关的处理，负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。目的是克服用户打分和评论不一致，实时对在线民宿的满意度评测，包含在线评论采集和情感可视化分析。搭建了百度地图POI查询入口，可以进行自动化的批量查询 POI …☆437Updated last year
- 机器学习方法进行中文电影评论的情感分析☆31Updated 8 years ago
- 基于微博的数据挖掘与社交舆情分析☆216Updated 7 years ago
- 中文微博评论情感分类☆24Updated 6 years ago
- 與情分析系统，包括爬虫、数据清洗、文本摘要、主题分类、情感倾向性识别以及分析结果数据可视化☆444Updated 3 years ago
- 微博情感分析☆31Updated 7 years ago
- Social media (Weibo) comments analyzing toolbox in Chinese 微博评论分析工具, 实现功能: 1.微博评论数据爬取; 2.分词与关键词提取; 3.词云与词频统计; 4.情感分析; 5.主题聚类☆821Updated 6 years ago
- 微博评论爬虫+评论html tag清洗+中文词云生成☆28Updated 7 years ago
- 爬取京东商品所有评论，利用情感分析，判断商品是否值得买☆60Updated 6 years ago
- 微博/新闻文本分类及其评论情感分析|舆情☆20Updated last year
- 微博超级话题爬虫，微博词频统计+情感分析+简单分类，新增肺炎超话爬取数据☆293Updated 5 years ago
- 本软件包括对于百度外卖平台的原始评论采集、评论情感计算并分类展示、以及对于用户打分、服务评分等结构化数据进行可视化三个主要功能模块。本软件的主要技术特征在于改造和使用了网络爬虫，来为本软件提供实时数据采集的能力，并将评论情感极性分析和用户打分相结合，在首先考虑用户打分的情况…☆46Updated 4 years ago
- 基于深度学习（LSTM）的情感分析（京东商城数据）☆180Updated 4 years ago
- 基于selenium的轻量级新浪微博爬虫，可实现：1.后台自动爬取微博搜索结果/2.按时间段爬取搜索结果/3.爬取用户基本信息☆51Updated 5 years ago
- 基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析☆137Updated 7 years ago
- 利用微博热点话题舆情聚类分析☆299Updated 5 years ago
- 微博爬虫，爬去微博语料，情感分析，user-agent池，充足IP，scrapy，mongodb☆16Updated 7 years ago
- 京东评论情感分析模型，主要包括1、数据获取及探索性分析；2、文本预处理、文本分词、文本向量化、特征提取、☆82Updated 6 years ago
- 对微博评论进行情感三分类(正面,中性,负面)☆16Updated 5 years ago
- 这是我参加招商银行fintech精英选拔时，做的一个课题。用Python对新浪微博进行爬虫，然后进行舆情分析。爬虫之前，需要模拟登陆，这里采用RSA加密模块模拟登陆。舆情分析的时候，我直接调用腾讯文智的感情分析API。☆205Updated 8 years ago
- 携程/榛果民宿实时评论挖掘软件，包含数据的实时采集/数据清洗/结构化保存/ UGC 数据主题提取/情感分析/后结构化可视化等技术的综合性演示 Demo。基于在线民宿 UGC 数据的意见挖掘项目，包含数据挖掘和 NLP 相关的处理，负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。主要…☆80Updated 4 years ago
- 利用Python编程爬虫搜集微博平台上关于大学生网课的评论，使用SPSS、机器学习、自然语言处理等方法，对收集到的文本数据进行分词、数据清洗、词频统计和聚类分析。最后根据所得到的数据进行以及分析，发现目前在线教学 中学生体验的现状、趋势以及一些待解决的问题。☆46Updated 4 years ago
- 根据关键词爬取微博内容并进行情感分析☆16Updated 5 years ago
- 用LSTM进行文本的情感分析☆190Updated 6 years ago
- 对舆情事件进行词云展示，对评论进行情感分析和观点抽取。情感分析基于lstm 的三分类，观点抽取基于AP 算法的聚类和MMR的抽取☆182Updated 6 years ago
- 使用python抓取微博数据并对微博文本分析和可视化，LDA（树图）、关系图、词云、时间趋势（折线图）、热度地图、词典情感分析（饼图和3D柱状图）、词向量神经网络情感分析、tfidf聚类、词向量聚类、关键词提取、文本相似度分析等☆919Updated 5 years ago
- A simple spider and sentiment analysis for JD (爬取京东商品评论+情感分析+数据可视化)☆45Updated 2 years ago