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基于爬虫和TFIDF-NB算法的微博情感分析: 收藏
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引用; 《电子技术应用》2021年第4期47卷 59-62,66页; 作者：杨戈杨麓涛北京师范大学珠海分校智能多媒体技术重点实验室广东珠海519087 北京大学深圳研究生院深圳物联网智能感知技术工程实验室广东深圳518055; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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