【毕业设计_课程设计】基于机器学习的情感分类与分析算法设计与实现（源码+论文）
文章目录
- 0 项目说明
- 1 研究目的
- 2 研究方法
- 3 研究结论
- 4 项目流程
- 4.1 获取微博文本
- 4.2 SVM初步分类
- 4.3 使用朴素贝叶斯分类
- 4.4 AdaBoost
- 4.4.1 二分类AdaBoost
- 4.4.2 多分类AdaBoost
- 4.4.2.1 AdaBoost.SAMME
- 4.4.2.2 AdaBoost.SAMME.R
- 5 论文概览
- 6 项目工程
0 项目说明
基于机器学习的情感分类与分析算法设计与实现
提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放
1 研究目的
通过对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳然后进行推理。通过情感分析可以获取网民的此时的心情，对某个事件或事物的看法，可以挖掘其潜在的商业价值，还能对社会的稳定做出一定的贡献。
2 研究方法
（1）使用微博官方的API对微博进行抓取，进行分类标注。
（2）对微博文本进行预处理，主要包括去掉无意义，对微博文本没有影响的词语。
（3）使用SVM算法对文本进行初步的筛选，主要是去除特别明显的广告等无关性的微博。
（4）使用朴素贝叶斯对微博进行情感分析，将微博分为积极、消极、客观三类，同时使用AdaBoost算法对朴素贝叶斯算法进行加强。
3 研究结论
主要实现：
对微博的降噪清理、对无关性的微博本文进行过滤、使用了朴素贝叶斯对微博进行情感分类、使用AdaBoost算法对朴素贝叶斯进行加强。
可改进:
（1）在情感分析的前提下，能够对某些微博中的评论来分析用户的情感倾向性，比如某些热点事件，分析大部分网民对热点事件的喜怒哀乐。同时，也可以根据该热点事件中牵涉到的时间、地点、人物等，对其深入的挖掘，甚至是做出预测性分析。
（2）可更改情感分类的策略，以更精确的分析用户的语言现象，比如分析用户的程度副词如“非常”、“超级”等，结合文本中的标点符号和重复的词语，进行综合的整体建模。
（3）除了针对某些热点事件之外，还可获取个人所有的微博进行分析。从一个人的所有微博中可以获取其情感方向的估计，比如对某件事件的喜欢或者厌恶，对某些品牌的热衷与唾弃等。
4 项目流程
4.1 获取微博文本
4.2 SVM初步分类
4.3 使用朴素贝叶斯分类
4.4 AdaBoost
4.4.1 二分类AdaBoost
4.4.2 多分类AdaBoost
4.4.2.1 AdaBoost.SAMME
4.4.2.2 AdaBoost.SAMME.R
5 论文概览
6 项目工程
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