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基于爬虫和TFIDF-NB算法的微博情感分析

杨戈  杨麓涛  
【摘要】: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近邻算法,在精确率和召回率方面高于K近邻算法,具有较好的情感分类效果。

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