1 简介
今天向大家介绍一个帮助往届学生完成的毕业设计项目，微博情感分析可视化系统。
搜集了大量微博研究的相关文献之后，目前使用最多的研究方法是情感词典的方法：通过构建相应的微博情感词典，分析微博评论的极性；另一种是机器学习的方法，通过构建的模型判断文字正负。建立了专属于微博的情感词典，选择相关的微博评论，提高情感分类的准确率。
****过程概述：****获取相关评论文本，进行预处理，然后，使用专属于微博的情感词典，对其进行特征提取等操作，和相应的处理消极词汇、程度副词、微博表情符号、情感词和评价对象的微博评论。最后采用算法公式，对已处理好的数据进行正负分类，达到一个准确的分类效果。
在微博上挑选热点话题，实验数据包含生活、交通事故、微博话题领域的科学与技术三个领域。
主要研究内容和挑战：
结合汉语情感词本体数据库，构建了具有情感强度的基本情感词。也会构建程度副词和否定词等情感词典。提出了一种计算词汇语义相似度的方法，构建了一个领域情感词典。
首先对文本进行观点识别，再进行评论分析。
采用情感倾向加权的方法对微博评论进行情感计算。加权方式区分情感强弱，体现差异性。
研究步骤：
获取评论数据，预处理，删除有噪声的信息，如位置信息，url，昵称等。再利用word2vec转为词向量。
分为正负两组极性评论。
每个特征值贡献值不一样，采用权重分配，对于贡献值最大的特征，赋予较大的权重。
微博文章有很强的语言特性，开放数据集比较小，抓取数据时如何处理数据是一个复杂的工作，删除噪音信息
中文微博情感分析的挑战：
中文语言变化丰富，不同语境不同含义，不规范化，多样化。语法复杂。穿插表情或图片。
情感词典构建困难。《普通询问者》是一部比较完整的中国情感辞典。
微博内容含有未记录词语，国内分析研究不成熟。
文本预处理;
分词包：庖丁解牛分词包，IKAnalyzer，jieba分词
停用词处理
情感词典：
知网how net
大连理工-情感词汇本体库
按照词语极性分类，正-1，负-2，中-0
台湾大学NTUSD
正负面情绪词集：2810、8276
哈工大同义词词林扩展版
****特征降维：****特征提取维数太多降低特征提取的准确率。通常采用特征选择和特征抽取。
特征选择：从所有维度特征中选择一个子集，将子集作为新的特征。
基于文档频率特征提取，卡方统计量，信息增益法，互信息法。
特征抽取：将高纬度特征通过函数映射到低纬度，得到新的特征。非监督的主成分分析法，监督的局部线性嵌入。
****微博特征选取:****基于语义规则的特征提取也经常被用到，它比基于统计的方法更加准备有效，该方法考虑上下文以及内在关系，经常被使用。
一段微博评论文本，除情感词外，删除无关特征词。在特征选择上注意图片，表情符号。取哪些特征值得思考。
分类器种类:朴素贝叶斯分类器，决策树，k-最近邻法，支持向量机。
评估指标:准确率accuracy,召回率recall,F-测度值(改变变量值，f1,f2,f0.5值)
基于情感词典微博评论情感分类:
构建情感词典：
文章主要构建了五个部分的情感词典：
****基础情感词典：****采用林鸿飞教授等人的数据库，结合微博特点，构建微博情感词典
积极情绪：10541种，消极情绪：10102种，中性情绪4127种
程度副词词典：
41个低级，37个中级，42个高级，99个极级
否定词词典：
表情符号词典构建：
搜集了网络上常用表情符号，也汇总了搜狗输入法中的表情符号。
网络用语词典构建：
搜狗细胞词汇表的网络用语：
微博评论文本特征：
内容简短，情感倾向明确：
评价对象多：
多样化。
****微博特征项抽取算法：****参考平滑算法，结合情感词典，获取数据，预处理，去噪，使用特征算法提取数据集关键词，随之与情感词典相匹配，直至匹配完整个数据集。
****情感词抽取：****上下滑动法
2 设计概要
本系统基于python技术，使用UML建模，采用django框架组合进行设计，Mysql数据库存储数据。
本系统的功能主要包括本系统的功能主要包括：
- 用户注册、登录、
- 信息维护、
- 会员搜索、
- 个性化推荐以及管理员进行信息管理等。
- 数据爬虫爬取
- 情感分析
- 可视化分析
3 系统关键技术
使用python，django，mysql进行开发
4 开发工具
开发工具主要有：Pycharm、Python3.8、Django3、mysql5.7、Navicat等。
5 代码展示
import os
import sys
from pathlib import Path
from django.core.wsgi import get_wsgi_application
# This allows easy placement of apps within the interior
# booksys directory.
ROOT_DIR = Path(__file__).resolve(strict=True).parent.parent
sys.path.append(str(ROOT_DIR / "booksys"))
# We defer to a DJANGO_SETTINGS_MODULE already in the environment. This breaks
# if running multiple sites in the same mod_wsgi process. To fix this, use
# mod_wsgi daemon mode with each site in its own daemon process, or use
# os.environ["DJANGO_SETTINGS_MODULE"] = "config.settings.production"
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "config.settings.production")
# This application object is used by any WSGI server configured to use this
# file. This includes Django's development server, if the WSGI_APPLICATION
# setting points here.
application = get_wsgi_application()
# Apply WSGI middleware here.
# from helloworld.wsgi import HelloWorldApplication
# application = HelloWorldApplication(application)
6 系统功能描述
项目功能演示
