【源码】基于Pythonjiebagensim框架的新闻文本分类与情感分析系统

项目简介

本项目是基于Python的文本分类与情感分析系统，聚焦于新闻文本处理。借助jieba中文分词工具、gensim库的Word2Vec模型、TF - IDF特征提取，以及SVM、LSTM等机器学习算法，完成文本数据的预处理、特征提取、模型训练和预测。目标是实现新闻文本的分类和情感倾向预测，为新闻推荐、舆情分析等应用提供数据支撑。

项目的主要特性和功能

1. 中文分词：运用jieba库，支持精确模式、全模式、搜索引擎模式等多种分词模式。
2. 词向量训练与应用：利用gensim库的Word2Vec模型训练词向量，支持文本数据向量化表示与相似度计算。
3. 特征提取：采用TF - IDF方法，可对大规模文本数据进行特征提取和表示。
4. 模型训练与评估：支持SVM、LSTM等多种机器学习算法进行模型训练，通过准确率、召回率等指标评估模型性能。
5. 情感分析：依据训练好的模型开展文本情感分析，预测文本的情感倾向（如正面、负面等）。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python环境，并安装jieba、gensim、pandas等所需依赖库。
2. 数据准备：准备新闻文本数据，包含训练集和测试集，保证数据格式正确。
3. 模型训练：运行代码，进行词向量训练、特征提取和模型训练。
4. 模型评估：用测试集对训练好的模型进行评估，查看模型性能。
5. 情感分析：使用训练好的模型对新的文本数据进行情感分析和预测。

注意：本项目涉及大量数据处理和模型训练，运行时需确保电脑有足够的内存和计算资源。代码部分内容可能需额外依赖库或数据，如预训练的Word2Vec模型或停用词列表，需按需准备。

下载地址

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