[源码和文档分享]Python实现基于AdaBoost算法的微博情感分类系统

摘 要

随着互联网的快速发展，各类社交媒体平台如微信、QQ等也与日俱增，而微博更是集成了传统网站、论坛、博客等的优点，并加上了人与人之间的互动性、关系亲密程度等多种智能算法，并以简练的形式让数据爆发性的传播，促进了人与人之间的交流。网民可以通过微博来分享自己的生活，同时抒发自己的喜怒哀乐。因此对微博每天产生的信息量的分析和利用的需求显得更为迫切。

情感分析，也称倾向性分析、意见抽取和意见挖掘。主要是通过对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳然后进行推理的过程。而微博，人口基数大，涉及的话题广泛，对人们的日常生活产生了不可估量的影响，而对微博的情感分析，更是有着十分重要的意义。为此，本文针对了微博文本的情感分析进行了如下几个工作。

首先，使用微博官方的API对微博进行抓取，进行分类标注。然后，对微博文本进行预处理，主要包括去掉无意义，对微博文本没有影响的词语。其次，使用SVM算法对文本进行初步的筛选，主要是去除特别明显的广告等无关性的微博。最后使用朴素贝叶斯对微博进行情感分析，将微博分为积极、消极、客观三类，同时使用AdaBoost算法对朴素贝叶斯算法进行加强。

这些带有情感信息的微博是非常宝贵的资源，通过情感分析可以获取网民的此时的心情，对某个事件或事物的看法，可以挖掘其潜在的商业价值，还能对社会的稳定做出一定的贡献。

关键词：情感分析; AdaBoost; 朴素贝叶斯; 文本分类; 数据挖掘

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https://www.write-bug.com/article/1735.html