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用Python对用户的评论数据进行情感倾向分析
”python实现循环神经网络进行淘宝商品评论情感分析的研究结论具体如下：数据质量对结果影响较大，收集到的评论数据的质量和数量都会对模型的结果产生影响。
然后，我们利用Python里面强大的apply语句，来一次性处理所有评论，并且将生成的情感数值在数据框里面单独存为一列，称为sentiment。
Python作为一种用于数据分析的语言，近引起了广泛的兴趣。我以前学过Python的基础知识。
python代码导入需要的第三方库。生成链接列表，获取评论数据的函数。将爬下来的数据写入到txt文件中。
文本挖掘之中文情感分析
情感分析，文本相似性和语句推断等都属于常见中文分词应用中的语句关系判断如下情感分析、文本相似性和语句推断都是中文自然语言处理中的常见任务，需要进行语句关系判断。
文本分析的应用有很多，以SPSSAU为例，其可以进行文本可视化（词云分析）、文本情感分析、文本聚类分析、社会网络关系图、LDA主题分析语义分析等等。
中文领域的难度：还是词典太差。还有就是用机器学习方法判断主客观非常麻烦，一般需要人工标注。另外中文也有找到过***，比如这个用Python编写的类库：SnowNLP. 就可以计算一句话的积极和消极情感值。
与其他的人工智能技术相比，情感分析（Sentiment Analysis）显得有些特殊，因为其他的领域都是根据客观的数据来进行分析和预测，但情感分析则带有强烈的个人主观因素。
大数据舆情分析工具有哪些
第三方数据统计工具 通过一些专门统计数据信息的第三方工具进行查看，像百度指数、站长工具等工具，统计相关新闻的传播数据，进而计算声量。
工具三：蚁坊鹰眼速读网系统 蚁坊鹰眼速读网系统是一款支持全网舆情监测和分析的系统工具，能够速读全网舆情，全面综合分析舆情的发展趋势变化等。
企业网络舆情分析工具 识微商情监测系统 舆情分析范围 拥有自己专属的网络爬虫技术，强大的实时数据处理能力，舆情监测分析覆盖全网，包括新闻媒体社交网站、客户端、网络社区、微信公众号等多个平台。
舆情监测工具：市面上有一些免费的舆情监测工具，比如百度指数，谷歌趋势等。这些工具通过收集和分析搜索引擎上关键词的搜索数据和用户行为，来进行舆情分析和监测。
平台一：识达舆情监测平台 这是一款主打为企业、行业等用户提供网络舆情、商情监测和分析服务的系统平台，可用于全网舆情、行业动态、口碑、正负面、品牌评论等信息的监测，另外还可以分析各类舆情的发展趋势及商情分析等。
hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
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