Python机器学习舆情分析项目案例分享

数据收集与准备

1. 数据收集

多样化数据源：从社交媒体平台（如微博、Twitter）、新闻网站、论坛等多渠道收集数据，以获取更全面的舆情信息。可以使用 Python 的requests库和网页解析库（如BeautifulSoup）进行网页数据爬取，使用Tweepy库获取 Twitter 数据。

数据标注：对于监督学习，需要对收集到的数据进行标注，标记为积极、消极或中性等类别。可以使用人工标注的方式，也可以利用半监督学习技术，先使用少量标注数据训练模型，再用模型对未标注数据进行预测和筛选。

2. 数据清洗

去除噪声：删除文本中的 HTML 标签、特殊字符、标点符号等噪声信息。可以使用正则表达式（re库）来完成这些操作。

import re

text = "<p>这是一段带 HTML 标签的文本！</p>"

clean_text = re.sub(r'<.*?>', '', text)

处理缺失值：检查数据中是否存在缺失值，如果有，根据情况进行删除或填充处理。使用pandas库可以方便地处理缺失值。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

data = data.dropna(subset=['text'])

文本预处理

1. 分词

中文分词：对于中文文本，使用jieba库进行分词。它支持多种分词模式，如精确模式、全模式和搜索引擎模式。

import jieba

text = "这是一个测试句子"

words = jieba.lcut(text)

英文分词：可以直接使用nltk库的word_tokenize函数进行英文分词。

imp