基于Python实现的论坛帖子文本情感分析完整代码+数据 可直接运行 毕业设计_基于python实现的论坛帖子情感分析

完整代码：https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87425721

一、课程项目

文本分类分析

二、项目类容

爬取川大匿名社区SCUinfo在一段时间内的帖子，对其进行情感分类分析，包括情绪分类（积极，消极），帖子内容关联分析等。

三、个人工作完成报告

3.1 工作概述

负责数据收集、预处理以及简单的情感分析

3.2 爬虫方案

scuinfo为动态加载网页，并且有移动端验证，尝试使用scrapy爬取数据失败，需要对爬虫进行大量定制优化，为了提高开发效率，最终使用了之前爬取QQ空间采用的方式：使用selenium库调用firefox浏览器驱动，该再通过代码模拟人为操作浏览器。获取到对应页面数据后，使用etree和xpath选取相应的目标节点数据。

• 优点：轻松解决网页动态加载，登录验证，移动端验证等问题

• 缺点：该方式需要一直保持浏览器前台运行，并且只能为单线程模式，爬取效率相对较低

关键代码如下所示：

print("准备打开浏览器")
driver = webdriver.Firefox()  
print("打开浏览器")
driver.maximize_window()
 
driver.get("https://scuinfo.com/") 
time.sleep(1)
driver.find_element_by_css_selector('body').click()
# 浏览器翻页控制
for i in range(1, 20000):
    driver.find_element_by_xpath("//body").send_keys(Keys.DOWN)
    time.sleep(0.001) 
selector = etree.HTML(driver.page_source)
divs = selector.xpath('//div[@id="homeList"]/div[@style="padding: 12px 25px 4px; border-bottom: 12px solid rgb(242, 242, 242);"]')             
# 这里使用 a 表示内容可以连续不清空写入
with open('scuinfo.txt','a',encoding='utf-8') as f:
    for div in divs:
        content = div.xpath('./div[2]/div[1]/span/text()')
        comment_num = div.xpath('./div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/div[2]/text()')
        name = div.xpath('./div[1]/div[1]/div[2]/text()')
        good_num = div.xpath('./div[2]/div[2]/div[2]/div[2]/div[2]/text()')

3.3 数据存储

为了方便初期直观的处理数据，使用Mysql数据库保存爬虫数据集。最终数据5000余条。存储方式使用自己编写的Mysql操作类实现。每次爬虫进程创建一个数据库连接对象。

3.4 文本分词

使用第三方python库jieba分词，以及词汇情感标注开源语料库，将分词结果保存到数据库，每个数据项包括词汇内容，频数，词性，以及情感评分，其中，积极情感分数为正，消极情感分数为负数。分数绝对值代表情感激烈程度。

3.5 数据展示

分词结果合计41795条，帖子总数合计5429条。

3.6 初步情感分析

使用Corpus语料库，该语料库包含一个词汇词汇情感评分的标签库，该标签库数据为微博帖子训练而来，由于微博与scuinfo平台相似度较高，因此理论上数据用在本场景中会有比较不错的效果。

本次情感评分方式为直接将每个帖子分词后，将所有分词的情感评分相加。此处分别展示积极和消极情绪的前3条。

积极情绪：

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消极情绪：

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由以上结果可知，前三条为消极情绪的帖子，识别结果是比较准确的，而对于积极情绪的帖子，前面多数为招聘广告，从内容来看，广告内容的确多为积极词汇，这也是影响分析结果的主要原因。

3.7 词云生成

为了直观感受川大学生在匿名平台讨论的主题，使用python库按词频生成词云，结果如下图。