Zephery/weiboanalysis：微博情感分析，文本分类，毕业设计项目 - 中文解读

项目介绍

Zephery/weiboanalysis 是一个托管在 GitHub 上的开源项目，主要使用 Python 编写，采用 Apache License 2.0 许可证，目前获得 1.1k 个 Star、203 次 Fork。

仓库全名: Zephery/weiboanalysis

README 摘要

基于AdaBoost算法的情感分析研究此项目为本科毕业设计项目，目前已经没有时间更新了，文章、代码都有很多错误，大家借鉴一下思路就好，不要仔细研究大学时没有好好学算法，毕竟那些树、图实在提不起兴趣，好在毕业设计选择了个机器学习算法，整了个还算是有点意思的项目，至少弥补了大学的一点点的遗憾。现在将项目开源出来，虽然感觉还是写得没有达到自己的预期，大部分也是参考别人的，有兴趣的可以下载看看吧。如果可以，希望能给个star或者fork奖励奖励文本分类基本流程运行环境 [anaconda: 3.5+]https://www.anaconda.com/ 本文项目流程一、使用微博应用获取微博文本，代码地址weiboget 二、 SVM初步分类(svmtemp.py) 三、利用贝叶斯定理进行情感分析四、利用AdaBoost加强分类器完整文档可以看doc…

完整内容见 GitHub 原始 README 或本页。

常见问题

weiboanalysis 用什么语言开发？

主要使用 Python 编写，采用 Apache License 2.0 许可证，目前有 1.1k 个 Star。

weiboanalysis 可以免费商用吗？

仓库采用 Apache License 2.0 许可证，可免费使用与修改，商业使用请遵守许可证条款（例如保留版权声明与许可声明）。

如何获取 weiboanalysis 的源码？

可以直接克隆仓库：git clone https://github.com/Zephery/weiboanalysis.git，默认分支为 master；安装与运行步骤见仓库 README。

weiboanalysis 最近还在维护吗？

仓库最近一次更新为 2020年4月23日，当前有 8 个未关闭 Issue；Star 数为 1.1k，可作为社区活跃度的参考。

关于

adaboost bayes machine-learning svm

Apache License 2.0
1.1k Stars
203 Forks
1 Watching

简要分析

热度分

1499

价值分

715

活跃状态

归档

语言占比

Python

贡献者

Zephery

基于AdaBoost算法的情感分析研究

此项目为本科毕业设计项目，目前已经没有时间更新了，文章、代码都有很多错误，大家借鉴一下思路就好，不要仔细研究

大学时没有好好学算法，毕竟那些树、图实在提不起兴趣，好在毕业设计选择了个机器学习算法，整了个还算是有点意思的项目，至少弥补了大学的一点点的遗憾。现在将项目开源出来，虽然感觉还是写得没有达到自己的预期，大部分也是参考别人的，有兴趣的可以下载看看吧。如果可以，希望能给个star或者fork奖励奖励

文本分类基本流程

运行环境

[anaconda: 3.5+]https://www.anaconda.com/

本文项目流程

一、使用微博应用获取微博文本，代码地址weibo_get
二、 SVM初步分类(svm_temp.py)
三、利用贝叶斯定理进行情感分析
四、利用AdaBoost加强分类器

完整文档可以看doc https://github.com/Zephery/weiboanalysis/blob/master/doc

一、获取微博文本

二、SVM初步分类

三、使用朴素贝叶斯分类

四、AdaBoost

4.1 二分类AdaBoost

4.2 多分类AdaBoost

4.2.1 AdaBoost.SAMME

4.2.2 AdaBoost.SAMME.R

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