python+word2vec+随机森林 微博文本情感极性分析（一）

数据源：36万条微博文本，已标注情感。源数据中label0：开心，label1-3：低落或忧伤。本文只考虑情感正负极性，因此1-3都划为负样本。 项目思路：分词后利用gensim.models.word2vec训练词向量，词向量表示训练集文本，sklearn训练随机森林模型，auc=0.86。python 加载相关python包：web import jieba import re import

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