微博資料集，新詞發現，傾向性判
現在看過去，就是這樣乙個問題：
給你乙個微博語料集（其實就是兩個 excel檔案，或者是.txt檔案）就是檔案
1：開啟，讀入檔案：你使用什麼程式語言，就呼叫相應函式開啟，讀入檔案即可。
2：觀察資料：用emeditor 開啟.csv檔案，看到 所給的資料集有多少行，多少列。。。好好觀察資料（ps：.csv檔案有個特點，資料庫中的每條記錄，記錄在單獨一行。這個特性
很好啊，方便進行資料處理。如;在**中一行行的讀入檔案，等價於，一行行的讀入記錄資料。很棒）
3：進行預處理。（這個，我copy網上大神的一段**）：所謂預處理，就是利用正規表示式，過濾掉資料集中無用的東西（即，如：無用的列）。
4：分詞：選擇乙個 分詞器，讀入檔案，進行分詞，並把分詞結果輸出到另乙個檔案中（**：掉cut函式，檔案的讀入，與寫出操作）
5：新詞發現：新詞發現的簡單思路：在python 中，建立乙個字典 dict{},把dict.txt讀入字典中。 建立乙個測試文字test.txt ，進行分詞，把分詞的每乙個詞到 dict{} 中查詢，
若找到，pass;若沒找到，即為新詞，加入字典 new_word{}
6:傾向性判別：看了好多**，設計到 訓練分類器，暫時不會。所以，用純**，實現乙個簡單的，粗糙的不能再粗糙的思路->
把每一行不是新詞的情感詞按行儲存起來，並記錄其極性；然後，這一行所出現的 新詞的極性，就是 改行所有不是新詞的情感詞的極性的累加和
（**：設定了4個python 字典，並且使用到了 字典巢狀。）
目前為止，效果不好。
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