Python爬虫实战：研究TextBlob相关技术

1. 引言

1.1 研究背景与意义

随着互联网技术的飞速发展，社交媒体已成为人们获取信息和表达观点的重要平台。每天在社交媒体上产生的海量文本数据蕴含着丰富的情感信息和社会舆情，分析这些文本情感倾向，有助于企业了解消费者对产品和服务的评价，政府部门监测社会舆论动态，研究机构探索公众对热点事件的态度。情感分析（Sentiment Analysis）作为自然语言处理的重要分支，旨在通过计算方法识别和提取文本中的主观信息，已成为当前研究的热点领域。

1.2 研究目标与方法

本研究旨在构建一个完整的社交媒体情感分析系统，实现从网页数据采集到情感倾向分类的自动化流程。具体研究目标包括：

1. 设计并实现一个可扩展的社交媒体爬虫框架，能够高效稳定地获取目标平台的用户评论
2. 应用 TextBlob 库对英文文本进行情感极性分析，识别文本中的积极、消极或中性情感
3. 结合文本特征提取和机器学习方法，提高情感分析的准确性