【源码】基于Python的文本情感分析系统

项目简介

本项目是基于Python的中文文本情感分析系统，运用情感词典和SVM（支持向量机）两种主要方法，对中文文本的情感倾向进行分析与预测。同时结合KNN（K最近邻）算法、KMeans聚类算法以及词向量技术（如Word2Vec），提升情感分析的准确性和效率。

项目的主要特性和功能

1. 情感词典方式：构建积极、消极、程度和否定词典，通过词语相似度判断对文本初步分类，利用KNN算法进行有监督学习，KMeans算法进行无监督聚类。
2. SVM方式：用SVM算法训练情感分类模型，借助Word2Vec生成词向量将文本转换为数值向量，划分训练集和测试集进行模型训练与评估。
3. KNN算法：对情感分析结果进行预测和分类。
4. KMeans聚类：对文本数据聚类，分析不同类别情感特征。
5. 词向量技术：利用Word2Vec将文本转换为数值向量，方便数值计算和机器学习算法应用。

安装使用步骤

环境准备

安装Python 3.7及以上版本，安装必要的Python库，如numpy、pandas、matplotlib、scikit - learn等。

数据准备

从指定路径加载文本数据集，如ChnSentiCorp_htl_ba_10000。

模型训练与评估

• 运行sentiment_dictionary.py进行情感词典方式的情感分析。
• 运行svm_model.py进行SVM方式的情感分析。
• 运行knn_prediction.py进行KNN算法的预测。
• 运行kmeans_clustering.py进行KMeans聚类分析。

结果查看

根据脚本输出结果，分析情感分析的准确率、不同类别的情感分布等。

可视化

使用matplotlib库的绘图功能，绘制柱状图、散点图等，直观了解模型性能和数据分布。

注：假设用户已下载项目源码文件，并具备相应的Python环境和库支持。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】