基于各种机器学习和深度学习的中文微博情感分析

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机器学习AI算法工程   公众号：datayx

中文微博情感分类语料库

• "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的
• 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt)

数据格式

• 文档的每一行代表一条语料
• 每条语料的第一个数据为微博对应的mid,是每条微博的唯一标签,可以通过"https://m.weibo.cn/status/" + mid 访问到该条微博的网页(部分微博可能已被博主删除)
• 第二个数据为情感标签, 0表示负面, 1表示正面

全部 代码  ，PPT ，数据集 获取方式：

关注微信公众号 datayx  然后回复 情感分析  即可获取。

项目说明

• 训练集10000条语料, 测试集500条语料
• 使用朴素贝叶斯、SVM、XGBoost、LSTM和Bert, 等多种模型搭建并训练二分类模型
• 前3个模型都采用端到端的训练方法
• LSTM先预训练得到Word2Vec词向量, 在训练神经网络
• Bert使用的是哈工大的预训练模型, 用Bert的[CLS]位输出在一个下游网络上进行finetune。预训练模型需要自行下载。
  • 下载后将文件夹放在./model文件夹下, 并将bert_config.json改名为config.json

实验结果

各种分类器在测试集上的测试结果

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