网络评论文本分析

这个行当我还是有点经验的，给你分享一下吧，够不够专业我只能尽力而为哈。首先，你这个要分开谈。第一是采集，第二是分析。采集难度大，专业点的就需要找专业的采集工具或者采集服务商，或者专业的公司，国内国外的这类公司我都很熟悉，大部分采集器都可以采集一般的新闻资讯类的，这种很多，你搜一下就大把，专业一点的就可以采集京东，淘宝，大众点评等等网站的，一般你能看到的，甚至看不到的数据他们都能采集，这类的代表就是 数据农场， 你去搜搜就看到介绍了，我用过这么多，这家确实是最强悍的，但是收费。10万个网页采集大概是几百块，记不清楚了。一分钱一分货，免费的工具我用过很多都很垃圾。分析就没啥难度，关键看你要如何分析，简单的统计汇总就非常简单，不需要软件也可以做。如果要分析趋势走向，绘制各种分析图表，这个难度就大了，也只能找专业公司，这块我用到的不是很多，就不给你推荐了。

这个自学一会就会了，给你一个模型，自己研究一下，没那么难。import jiebaimport utilfrom lassify import NaiveBayesClassifierfrom pus import namesdef word_feats(words):    return dict([(word, True) for word in words])text1 = open(r"积极xt", "r")ad()seg_list = ut(text1)result1 = " "join(seg_list)text2 = open(r"消极xt", "r")ad()seg_list = ut(text2)result2 = " "join(seg_list)# 数据准备positive_vocab =result1negative_vocab =result2# 特征提取positive_features = [(word_feats(pos), 'pos') for pos in positive_vocab]negative_features = [(word_feats(neg), 'neg') for neg in negative_vocab]train_set = negative_features + positive_features# 训练模型classifier = NaiveBayesCain(train_set)# 实战测试neg = 0pos = 0sentence = input("请输入一句你喜欢的话：")sentence = lower()seg_list = ut(sentence)result1 = " "join(seg_list)words = split(" ")for word in words:    classResult = lassify(word_feats(word))    if classResult == 'neg':        neg = neg + 1    if classResult == 'pos':        pos = pos + 1print('积极：' + str(float(pos) / len(words)))print('消极: ' + str(float(neg) / len(words)))

与人共处最好不要容易得罪人，由于容易得罪人就犹如你人生道路多了一个对手，有一种方式是与他人交谈，与他人倾诉，让内心得到释放，遮俸埠阉橙认敝埠埠

文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取;文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。

网评文章：是指发表在互联网上的，以评论或评价某个人物、某件事情、或者某个产品等为目的的写作，从而表达作者个人观点的文章。在当今网络上，一篇文章的影响力通常是有几个因素来衡量，一是点击率，二是转载率，三是观点能得到大部分网民认同。只有达到以上三点，网络评论文章才能彰显其价值，因为在海量的互联网信息上，信息的传播决定了受众群，有了受众群才会影响这些人对某件事情的看法。扩展资料网络评论使我国的言论空间得到了极大的拓展，这是网络评论的另一个重要贡献。通过互联网，人们能够更加真实而且自由地表达自己的观点，对同一事物或现象的不同观点在网络上得以呈现并且交锋，使意见的多元化局面得以形成。尤其值得注意的是网络评论中批评性意见所占比例远远高于传统媒体，媒体的舆论监督功能在互联网空间得到了更好的实现。近年来，网络上对于热点新闻事件的讨论可谓风起云涌，2005年关于王斌余杀人案的网上争论就是一个典型的例子。2005年5月11日，甘肃农民工王斌余找老板多次讨要工钱未果，相继找到劳动部门和法院，希望借助政府和法律的力量要回自己应得的收入，均无济于事。最终，走投无路的王斌余又折回包工头家讨薪，与人发生冲突，情绪失控之下连杀4人，重伤1人。6月29日，宁夏石嘴山市中级人民法院判处王斌余死刑。此事经媒体披露后，立刻在网上引起了轩然大波。围绕该不该判王斌余死刑这一问题，网民在各大网站展开了激烈的争论。与此案例相类似的还有关于刘涌案改判的讨论、关于阿星杀人案的讨论等。姑且不论在这些讨论中论辩各方孰对孰错，讨论本身就已昭示着中国社会的一种进步———能够为民意的充分表达提供一个平台，并能够容纳对同一事件的多种不同的声音，而这一进步与网络媒体在中国的兴起无疑有着直接的关系。文本形式的创新每一种新媒体的出现，在信息传播上必然带上这种新媒体的技术特征，产生新的文本形式，网络也是这样。从技术上来说，网络可综合运用文字、声音、画面和图像来传播评论。就目前的发展现状来看，网络评论依然是以文字为主的，但其评论却出现了新的交流方式和新的编辑组织形式。从网络新闻评论的发布平台的角度，可以将网络新闻评论分为言论频道新闻评论、留言板跟帖和论坛评论。其中，言论频道的新闻评论基本上都是完整的评论文章，与报纸新闻评论并无本质区别，但留言板跟帖和论坛评论却是两种全新的评论形式，是网络新闻评论的特有品种。留言板是针对单条新闻所设置的交流与讨论平台，论坛则是针对社会某方面内容的交流与讨论平台。传统媒体的评论，不管是报纸评论还是广播电视评论，都有其规范和标准，是一篇完整的文章或者是一期完整的节目。留言板跟帖和论坛评论则要自由和随意得多，它可以是一篇完整的文章，也可以是一句或几句简短的话，或者一个词，甚至一些符号(比如说一串感叹号，一串问号，一个笑脸或者一个鬼脸)，但以一两句话的帖子居多。参考资料来源：百度百科：网络新闻评论