### 基于贝叶斯算法的微博文本情感分析与热点检测 #### Python实现贝叶斯算法进行微博文本情感分析 为了完成基于贝叶斯算法的微博文本情感分析，通常会经历以下几个阶段：数据收集、数据清洗、特征提取、模型训练和评估。 以下是完整的代码示例： ```python import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score # 数据集模拟 (假设已经进行了初步的数据清理) data = [ ("今天天气真好", 1), # 积极 ("股票跌了，心情不好", 2), # 消极 ("新闻报道了一个事实", 3), # 客观 ("比赛赢了！", 1), ("失败让人沮丧", 2), ("这是一篇客观的文章", 3) ] texts, labels = zip(*data) # 将文本转换为词频矩阵 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(texts) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42) # 使用多项式朴素贝叶斯进行训练 model = MultinomialNB() model.fit(X_train, y_train) # 预测并评估模型性能 y_pred = model.predict(X_test) print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 测试新的微博文本 new_texts = ["今天的比赛太精彩了", "经济形势不容乐观"] new_X = vectorizer.transform(new_texts) predictions = model.predict(new_X) for text, label in zip(new_texts, predictions): print(f"Text: {text} -> Label: {'积极' if label == 1 else '消极' if label == 2 else '客观'}") ``` 上述代码展示了如何利用`CountVectorizer`将文本转化为词频矩阵，并使用`MultinomialNB`来训练模型。最终可以通过输入新文本来进行预测[^2]。 --- #### 热点检测的方法概述 对于热点检测，可以结合时间序列数据分析和关键词频率统计。具体来说，可以从以下两个方面入手： 1. **关键词提取**：通过对大量微博文本进行TF-IDF计算，找出高频词汇作为潜在热点。 2. **时间窗口划分**：按小时或天对微博数据进行切片，观察特定时间段内的热门话题变化。 以下是简单的热点检测代码示例： ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import pandas as pd # 假设有一个包含时间和文本的DataFrame df = pd.DataFrame({ "time": ["2023-09-01 10:00", "2023-09-01 11:00", "2023-09-01 12:00"], "text": ["世界杯决赛即将开始", "中国队表现不错", "球迷们期待已久"] }) # 时间窗口划分 df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) df.set_index('time', inplace=True) # 提取每个小时段的热词 tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10) # 只保留前10个重要词语 hot_words = [] for hour_group, group_data in df.groupby(pd.Grouper(freq='H')): tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(group_data['text']) feature_names = tfidf_vectorizer.get_feature_names_out() hot_words.append((hour_group, list(feature_names))) # 输出每个时间段的热词 for time, words in hot_words: print(f"{time}: {words}") ``` 此部分代码实现了按照时间窗口提取微博中的热词功能[^4]。 --- #### 结合两者的应用场景 在实际应用中，可以先通过贝叶斯模型对微博文本进行情感分类，再结合热点检测的结果，进一步挖掘当前社会关注的情绪倾向。例如，在某个事件爆发期间，可能发现大部分相关微博都带有负面情绪，从而提示相关部门采取措施缓解公众焦虑。 ---