1、构建SVM情感分析模型
读取数据
使用pandas的库读取微薄数据读取并使进行数据打乱操作
打乱数据
分词处理
对处理后的数据进行分词处理这里我们使用python的jieba库
停用词处理
数据分割
分词后我们对数据进行训练数据分分割处理
使用TFIDF和朴素贝叶斯训练数据
使用TFIDF和SVM训练数据
模型预测
预测结果如下:
对疫情评论数据进行处理
疫情评论词词云图
情感统计
疫情微薄评论情感统计图
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1、构建SVM情感分析模型
使用pandas的库读取微薄数据读取并使进行数据打乱操作
打乱数据
分词处理
对处理后的数据进行分词处理这里我们使用python的jieba库
停用词处理
数据分割
分词后我们对数据进行训练数据分分割处理
使用TFIDF和朴素贝叶斯训练数据
使用TFIDF和SVM训练数据
模型预测
预测结果如下:
对疫情评论数据进行处理
疫情评论词词云图
情感统计
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