WeiboEmotionAnalyzer: 个人毕设所做项目-“基于词典的中文微博细粒度情感分析系统的设计与实现”，简称WEA，后台主要用到网络爬虫，NLPIR中文分词，XML解析，情感分析算法，图片转换，前端是采用div+css网页布局，利用AJAX，JavaScript以及Highcharts插件实现动态交互，完成一个“完善”的web系统。

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README

#WeiboEmotionAnalyzer
###系统介绍
        在本系统中，视图层是用JSP+CSS+JavaScript来设计前端界面，包含数据验证、用户交互、图表展示等功能，其中与后台交互使用的是JSON文本格式；
        控制层是采用Servlet来实现的，Servlet根据前端传过来的用户的特定请求，选择适当的视图用于显示，并解释请求将数据以JSON格式返回客户端；
        本系统模型层的功能是对微博数据进行情感分析，并提供接口将分析结果供Servlet使用，进行一定处理后传回客户端。
###主要内容
    1. 微博爬虫
        1.1 利用JSOUP实现在线抓取并解析微博。
    2. 情感分析算法
        2.1 中文分词，应用中文自然语言处理（NLPIR）对微博文本进行分词。
        2.2 情感分析，使用基于情感词典（包含七种情感的概率值）的方法进行情感分析，算法综合表情符号，程度副词和否定副词进行微博的情感值计算。
    3. 图表展示
        3.1 数据处理，对微博文本情感分析后的结果进行一定的分析与统计。
        3.2 图表显示，利用highcharts插件绘出曲线图、饼状图、折线图和柱状图等统计图直观展示出情感分析的结果。

###开发环境
    开发工具：Myeclipse
    服务器：Tomcat 7
    开发语言：Java、jsp、css、JavaScript（jQuery）
    js脚本调试：Firebug插件（Firefox浏览器）
###部署
    将项目tomcat_bin文件夹所有内容拷进tomcat的bin目录下
###TODO：
    - 对代码要进行重构，尽量消除重复，让代码更显表现力。
    - 提高微博爬虫性能，增加多进程。
    - 增加数据库，代替静态文件存储爬取到的微博数据。
    - 改进情感分析算法，试试基于机器学习的算法。（待定）
    - 增加新的功能需求，尽量靠近实际需求

个人毕设所做项目-“基于词典的中文微博细粒度情感分析系统的设计与实现”，简称WEA，后台主要用到网络爬虫，NLPIR中文分词，XML解析，情感分析算法，图片转换，前端是采用div+css网页布局，利用AJAX，JavaScript以及Highcharts插件实现动态交互，完成一个“完善”的web系统。

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