Sentiment_analysis_twitter 总览 分析表情符号在改善情感分析结果中的作用。 使用Twitter StreamAPI收集Twitter数据,并使用TF-IDF对推文进行矢量化处理。 使用矩阵创建一个正向和负向矢量,并使用余弦相似度来确定给定推文为正或负的程度。 通过转换unicode将Emoji表情合并到推文中,并重复该过程。 将过程分类提高了15%。 动机 了解人类的情感和理智向来是我的痴迷。 借助我的数据科学技能,我想了解人们如何在社交网络上表达情感,也就是情感分析。 作为一个狂热的Twitter用户,我知道限制少于140个字符如何迫使人们进行创新,以及表情符号如何