《表1 微博评论情感强度计算结果举例》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
对获取的微博评论计算其情感强度，得到每条微博的情感强度，举例如表1所示。
| 图表编号 | XD00174892800 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.04.25 |
| 作者 | 李铁军、颜端武、杨雄飞 |
| 绘制单位 | 南京理工大学经济管理学院、南京理工大学经济管理学院、南京理工大学经济管理学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 正面情感和负面情感的微博评论数t检验》2020.12.25
- 《表8 倾向得分匹配检验：融合情感词典和语义规则的微博评论细粒度情感分析》2020.11.15
- 《表5 典型坝段计算结果：融合情感词典和语义规则的微博评论细粒度情感分析》2020.11.15
- 《表2 未处治改善层要求：融合情感词典和语义规则的微博评论细粒度情感分析》2020.11.15
- 《表1 不同板厚系列工况：融合情感词典和语义规则的微博评论细粒度情感分析》2020.11.15
- 《表1 1 方差分析结果：融合情感词典和语义规则的微博评论细粒度情感分析》2020.11.15
- 《表6 工艺参数空碳比：融合情感词典和语义规则的微博评论细粒度情感分析》2020.11.15
- 《表数据治理实施要点：融合情感词典和语义规则的微博评论细粒度情感分析》2020.11.15
- 《表2 聚类结果：基于情感主题特征词加权的微博评论聚类算法研究》2020.12.01
- 《表3《人民日报》微博情感强度、情感类型数量与转发量、评论量、点赞量相关分析》2020.04.20
- 《表2 微博评论数据情感趋向表（曹云金）》2020.02.10
- 《表1 微博评论数据情感趋向表（曹云金）》2020.02.10
- 《表2：基于SVM算法的微博评论数据情感分析》2020.01.01
- 《表1：基于SVM算法的微博评论数据情感分析》2020.01.01
- 《表5 对比实验结果：面向微博商品评论的情感标签抽取研究》2019.09.25
- 《表4 抽取结果表：面向微博商品评论的情感标签抽取研究》2019.09.25
- 《表1 不同议题下评论类微博情感比例差异》2019.09.10
- 《表7 网民微博评论文本情感Snowlp分析表》2019.06.01
- 《表2 情感倾向词举例：基于在线评论情感分析的改进协同过滤推荐模型》2019.02.20
- 《表4“于欢案”微博评论情感褒贬程度表》2018.11.10