场景化应用实战系列五：互联网舆情检测
目录
场景化应用实战系列五：互联网舆情检测
一、目标设定
二、关键知识点梳理
三、案例讲解与实战操作
1. 文本数据收集与预处理
2. 情感分析模型训练
3. 舆情数据存储
4. 后端部署与服务化
一、目标设定
利用机器学习和深度学习技术，实现互联网舆情的实时监测和分析，帮助企业或组织及时了解公众对其品牌、产品或服务的态度和看法。
二、关键知识点梳理
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文本数据的收集与预处理
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从互联网收集文本数据（如社交媒体评论、新闻文章等）
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文本清洗：去除噪声、分词、去除停用词等
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情感分析模型构建
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使用预训练的情感分析模型（如 BERT）或构建自定义模型
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训练模型以识别文本中的情感倾向（正面、负面、中性）
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舆情数据的存储与管理
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使用数据库存储大规模舆情数据
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数据库设计与优化，确保高效的数据存储和查询能力
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后端部署与服务化
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将情感分析模型部署为后端服务
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通过 API 提供舆情分析功能，支持前端应用的实时调用
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三、案例讲解与实战操作
1. 文本数据收集与预处理
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re# 从网页收集评论数据
def scrape_comments(url):response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')comments = soup.find_all('div', class_='comment-content')return [comment.get_text() for comment in comments]# 示例：爬取某网页的评论
url = 'https://example.com/comments'
comments = scrape_comments(url)# 文本预处理
import jieba
import jieba.analyse
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split# 分词和去除停用词
stopwords = set(line.strip() for line in open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines())
processed_comments = []
for comment in comments:# 分词segs = jieba.lcut(comment)# 去除停用词和非中文字符filtered_segs = [seg for seg in segs if seg not in stopwords and re.match(r'^[\u4e00-\u9fa5]+$', seg)]processed_comments.append(' '.join(filtered_segs))# 划分训练集和测试集
X_train, X_test = train_test_split(processed_comments, test_size=0.2, random_state=42)2. 情感分析模型训练
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder# 加载预训练的词向量模型（示例使用自训练的TF-IDF向量化）
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=5000)
X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_vec = vectorizer.transform(X_test)# 假设我们已经有了情感标签
y_train = [...] # 训练集情感标签
y_test = [...] # 测试集情感标签# 编码标签
label_encoder = LabelEncoder()
y_train_encoded = label_encoder.fit_transform(y_train)
y_test_encoded = label_encoder.transform(y_test)# 训练分类器
clf = SVC(kernel='linear', C=1.0, probability=True)
clf.fit(X_train_vec, y_train_encoded)# 模型评估
y_pred = clf.predict(X_test_vec)
print(classification_report(y_test_encoded, y_pred, target_names=label_encoder.classes_))3. 舆情数据存储
import sqlite3# 创建数据库连接
conn = sqlite3.connect('sentiment_analysis.db')
cursor = conn.cursor()# 创建表
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS sentiment_data (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,text TEXT NOT NULL,sentiment TEXT NOT NULL,timestamp DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
''')# 插入数据
def store_sentiment_data(text, sentiment):cursor.execute('INSERT INTO sentiment_data (text, sentiment) VALUES (?, ?)', (text, sentiment))conn.commit()# 示例：存储分析结果
for text, sentiment in zip(X_test, y_test):store_sentiment_data(text, sentiment)# 查询数据
cursor.execute('SELECT * FROM sentiment_data')
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:print(row)# 关闭数据库连接
conn.close()4. 后端部署与服务化
from flask import Flask, request, jsonify
import joblib
import numpy as np# 加载模型和向量化器
model = joblib.load('sentiment_model.pkl')
vectorizer = joblib.load('tfidf_vectorizer.pkl')
label_encoder = joblib.load('label_encoder.pkl')app = Flask(__name__)@app.route('/analyze', methods=['POST'])
def analyze_sentiment():data = request.jsontext = data.get('text', '')# 文本预处理（分词、去停用词等步骤应在此处实现）# 为了简化，这里假设直接使用向量化器转换文本text_vec = vectorizer.transform([text])# 情感预测sentiment_prob = model.predict_proba(text_vec)[0]sentiment_pred = model.predict(text_vec)[0]sentiment_label = label_encoder.inverse_transform([sentiment_pred])[0]# 存储数据store_sentiment_data(text, sentiment_label)