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使用庫：用python 進行機器學習及情感分析，需要用到兩個主要的程式包：nltk 和 scikit-learn
nltk 主要負責處理特徵提取(雙詞或多詞搭配需要使用nltk 來做)和特徵選擇(需要nltk 提供的統計方法)。
scikit-learn 主要負責分類演算法，評價分類效果，進行分類等任務。
1.特徵提取和特徵選擇(選擇最佳特徵)
2.賦予類標籤，分割開發集和測試集
3.構建分類器，檢驗分類準確度，選擇最佳分類演算法
4.儲存和使用最佳分類器進行分類，分類結果為概率值
Python 情感分析
今天修改了情感分析的程式發現之前有一些不足。這個最簡單的實現乙個string情感分析的小函式，載入了積極詞典，消極詞典，程度詞典，以及一些反轉詞等的詞典。這裡我沒有做符號的分析和判斷，因為的東西暫時用不到，需要的童鞋可以自己新增。import jieba import cpickle as pick...
Python爬蟲和情感分析簡介
這篇短文的目的是分享我這幾天裡從頭開始學習python爬蟲技術的經驗，並展示對爬取的文字進 感分析 文字分類 的一些挖掘結果。不同於其他專注爬蟲技術的介紹，這裡首先闡述爬取網路資料動機，接著以豆瓣影評為例介紹文字資料的爬取，最後使用文字分類的技術以一種機器學習的方式進 感分析。由於內容覆蓋面巨大，無...
基於Python的情感分析案例
情感極性分析的目的是對文字進行褒義 貶義 中性的判斷。在大多應用場景下，只分為兩類。例如對於 喜愛 和 厭惡 這兩個詞，就屬於不同的情感傾向。示例1 好評 示例2 差評 讀取文字檔案 def text f1 open e 工作檔案 情感分析案例1 good.txt r encoding utf 8 ...