大数据毕业设计：python微博舆情分析系统+可视化+情感分析+爬虫+机器学习

由于篇幅限制，我无法提供完整的源代码。但我可以提供一个核心函数的示例，展示如何使用Python进行微博舆情分析，并提供一些基本的情感分析功能。

import jieba
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
 
# 分词并去除停用词
def segment_text(text):
    stopwords = pd.read_csv('stopwords.txt', index_col=False, sep='\t', quoting=3, names=['stopword'])
    cut_text = jieba.cut(text)
    segmented_text = [w for w in cut_text if w not in stopwords['stopword'].values]
    return ' '.join(segmented_text)
 
# 情感分析
def sentiment_analysis(text):
    # 此处应该是情感分析代码，例如使用机器学习或者深度学习模型
    # 返回情感得分，例如正面得分或负面得分
    pass
 
# 主函数
def main():
    # 微博文本数据预处理
    data = pd.read_csv('data.csv')  # 假设数据已经存储在CSV文件中
    data['segmented_text'] = data['text'].apply(segment_text)
    data['sentiment_score'] = data['segmented_text'].apply(sentiment_analysis)
 
    # 进行词频分析，主题建模等
    # ...
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个示例展示了基本的文本预处理流程，包括分词和去停用词，以及一个简化的情感分析函数。实际的系统将需要更复杂的处理，包括从数据库读取数据、进行更深入的自然语言处理、可视化以及使用机器学习等算法来进行情绪分析和舆情识别。