大数据舆情评论数据分析：基于Python微博舆情数据爬虫可视化分析系统(NLP情感分析+爬虫+机器学习)

以下是一个简化的Python代码示例，用于基于微博舆情数据的情感分析和可视化：

import jieba
import numpy as np
import pandas as pd
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import requests
 
# 情感分析函数
def sentiment_analysis(text):
    # 这里使用了结巴分词，并添加了常用负面词
    seg_list = jieba.cut(text)
    seg_list = [seg for seg in seg_list if seg != ' ']
    negative_words = ['不', '不会', '不如', '不好', 'less', '没', '没有', '负面', '负面词']
    positive_count = 0
    negative_count = 0
    for word in seg_list:
        if word in negative_words:
            negative_count += 1
        else:
            positive_count += 1
    if negative_count > positive_count:
        return '负面'
    else:
        return '正面'
 
# 获取微博数据
def get_weibo_data(url):
    # 这里需要填写具体的数据爬取逻辑
    pass
 
# 获取WordCloud背景图片
def get_wordcloud_background(path):
    mask_img = np.array(Image.open(path))
    return mask_img
 
# 可视化情感分析结果
def visualize_sentiment(df):
    # 这里需要填写具体的可视化代码
    pass
 
# 主函数
def main():
    # 微博数据URL
    url = 'http://example.com/weibo_data.json'
    # 获取微博舆情数据
    data = get_weibo_data(url)
    # 将数据转化为pandas DataFrame
    df = pd.DataFrame(data, columns=['id', 'text', 'created_at'])
    # 对微博文本进行情感分析
    df['sentiment'] = df['text'].apply(sentiment_analysis)
    # 获取WordCloud背景图片
    mask_img = get_wordcloud_background('path_to_background_image.png')
    # 可视化情感分析结果
    visualize_sentiment(df)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个代码示例提供了基本框架，展示了如何进行情感分析并可视化结果。实际应用中，需要填写具体的数据爬取逻辑、可视化代码，并处理数据清洗、特征工程等步骤。