论文部分内容阅读
针对微博网络舆情信息量大、无规则、随机变化的特点,提出TFIDF-NB(Term Frequency Inverse Document Frequency-Naive Bayes)用于微博情感分析,设计与实现了一个基于Scrapy框架的微博评论爬虫,将某热点事件的若干条微博评论进行爬取并存进数据库,然后进行文本分割、LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题聚类,最后使用TFIDF-NB算法进行情感分类。实验结果表明,TFIDF-NB算法平均准确率高于线性支持向量机算法和K近邻算