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摘要:
通过对豆瓣网站评分高(9.1分)的与评分(5.2分)两部电影进行电影评论的搜集,利用Python网络爬虫获取这些评论数据并清理.利用PMI算法,对TF-IDF算法进行改进,并对评论进行分类,得出PMI最高的15个分词,最后对分词进行分析统计,得出分析结果.
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主题情感句
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关键词热度
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文献信息
篇名 基于Python爬虫的电影评论情感倾向性分析
来源期刊 现代计算机 学科
关键词 Python 爬虫 情感分析 影评
年,卷(期) 2017,(35) 所属期刊栏目 研究与开发
研究方向 页码范围 52-55
页数 4页 分类号
字数 2245字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-1423.2017.35.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 涂小琴 云南师范大学文理学院 21 29 2.0 4.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (43)
共引文献  (49)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (11)
同被引文献  (33)
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2019(11)
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2020(5)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
Python
爬虫
情感分析
影评
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机
旬刊
1007-1423
44-1415/TP
16开
广东省广州市
46-121
1984
chi
出版文献量(篇)
11312
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39
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