基于各种机器学习和深度学习的中文微博情感分析

来源：机器学习AI算法工程本文约600字，建议阅读5分钟本文中，我们介绍了中文微博情感分析的情况。

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。

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：

项目资料：

基于情感词典、k-NN、Bayes、最大熵、SVM的情感分析

https://github.com/chaoming0625/SentimentPolarityAnalysis

风险事件文本分类(达观杯Rank4)

https://github.com/DA-southampton/DaguanFengxian

编辑：王菁校对：林亦霖