秒答网

 找回密码
 注册秒答

QQ登录

只需一步,快速开始

搜索
热搜: 价格查询
查看: 157|回复: 0
收起左侧

[1k以上] 1000,python机器学习Twitter情感分析

[复制链接]

10万

智力

4177

体力

10万

品德

管理员

博士

Rank: 9Rank: 9Rank: 9

QQ
合作共赢 发表于 2019-8-12 22:40:57 | 显示全部楼层 |阅读模式
1000,python机器学习Twitter情感分析。
整体思路就是GUCCI  BURBERRY  PRADA Bottega Veneta 四个时尚品牌 在过去五个月在Twitter上的sentiment analysis ,预测sentiment的趋势  并做sentiment与品牌在社交网络上的增长做相关分析,涉及到Python和机器学习。1.提取数据: topsy 提取Twitter历史数据,用hashtag 搜索四个品牌来提取tweets.2 情感分析  使用 NLTK library 完成tokenized,stopwords,label review into two folders, split list of tuples into training set and testing set。分类器模型选择 Naive bayes  extract features 最后验证模型使用sci-kit learn 最后得出confusion matrix 得出模型的准确性 。分析的结果是 a)情感分析正负中极性的比例 b)并预测sentiment orientation  c)提取积极的评论top3话题以及评论长度和消息的评论top 3 话题以及评论长度       3. 使用SPSS做相关分析,sentiment orientation的增幅 有他们相关性:subscriber addition的增幅/被mention 的总数的增幅(retweets 数量,favourite数量,hashtag数量)/积极的评论top3话题以及评论长度和消息的评论top 3 话题以及评论长度  
请您看看16号 1200元,可不可以做
来自,serena_k。。。
回复 来自安卓客户端来自安卓客户端

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册秒答

本版积分规则

QQ|地图|秒答网 粤ICP备15056337号

GMT+8, 2019-10-16 03:33

Powered by Discuz! X3.4

© 2001-2017 Comsenz Inc.

快速回复 返回顶部 返回列表