二维卷积中文微博情感分类项目

本文介绍了一个基于二维卷积的中文微博情感分类项目。数据集来源于新浪微博,包含12万条正负评论,经过结巴分词处理,并使用表情符号作为情感判断的重要依据。在实战部分,详细阐述了模型构建和预测过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、数据集说明

  这里完成一个中文微博情感分类项目。这里我使用的数据集是从新浪微博收集的 12 万条数据,正负样本各一半。标签中 1 表示正面评论,0 表示负面评论。数据来源为https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/weibo_sen ti_100k/intro.ipynb。如果你有其他数据的话,也可以使用其他数据。
  这一次我们使用的数据需要自己做处理,所以我们需要对句子进行分词,分词后再对每 个词根据频率来进行编号。这里我们要使用的分词工具是结巴分词,结巴分词是一个很好用 的中文分词工具,安装方式为打开命令提示符,然后输入命令:

pip install jieba

  安装好以后在 python 程序中直接 import jieba 就可以使用了。

2、二维卷积中文情感分类实战

# 安装结巴分词
# 
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