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文春オンラインの記事をスクレイピング&ネガポジ分析 - Qiita
始めに けい@kei0919と申します。都内で機械学習エンジニアをしております。 何か実践力をアウトプット... 始めに けい@kei0919と申します。都内で機械学習エンジニアをしております。 何か実践力をアウトプットできないかなと思いこの記事を書いています。 今回は自然言語処理を実施する前段階として、ネット上から記事を取得して簡単な分析をしてみます。 技術ワード スクレイピングとは スクレイピングを利用することでネット上の様々な情報を取得することができます。 今回はPythonのコードを利用して記事を取得しています。 BeautifulSoupなどを利用して、HTMLやCSSの情報を指定して情報を抽出します。 ネガポジ分析について 記事の内容がネガティブなのかポジティブなのかを単語感情極性対応表を基準にして数値化してみようと思います。 単語感情極性対応表は単語に対してネガポジ度を-1〜1で定義してあります。 喜び:よろこび:名詞:0.998861 厳しい:きびしい:形容詞:-0.999755 など
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