学习yang有什么用处？掌握这几点好处多多！

今天跟大家唠唠我搞的这个“yang”，一开始我也不知道要干就觉得这个词儿挺有意思，网上查查，发现能整的东西还挺多。

起初的摸索阶段：

我寻思着，既然“yang”有阳光、积极的意思，那是不是能跟印尼语里的“yang”联系起来？毕竟也略懂一点印尼语。想着能不能做个小工具，帮大家学印尼语，但是后来一想，这玩意儿太大，我一个人搞不定。

方向一转：

后来又看到网上说，“yang”在哲学里代表阳性，是光明、活力的象征。这一下子就打开我的思路。能不能用它来分析一下最近的网络数据，看看能不能找到点啥积极向上的东西？

撸起袖子就是干：

说干就干！我先是找一些网络上的评论数据，主要是一些新闻和社交媒体上的。然后，我用Python写个简单的爬虫，把这些数据都抓下来。抓下来之后，发现数据量太大，没法直接分析。

数据的清洗与整理：

接下来就是数据清洗，这活儿真是又脏又累。我把那些乱七八糟的符号、无意义的文字都给删，然后用jieba分词把评论分成一个个的词语。分完词之后，我统计一下词频，发现“加油”、“棒”、“支持”这些词出现的频率挺高的。

情感分析初尝试：

有词频，我就想能不能做个简单的情感分析。我找个开源的情感词典，把这些词语都标上积极、消极的标签。然后，我写个程序，计算每条评论里积极词语和消极词语的数量，算出情感得分。

遇到问题，解决问题：

结果发现，这玩意儿不太靠谱。很多评论里明明是正面的意思，但是情感得分却很低。后来我才发现，很多网络用语和反讽的表达，情感词典根本识别不出来。

模型改进与迭代：

为解决这个问题，我又加一些人工干预。我手动标注一些评论，让程序学习这些新的表达方式。还用一些机器学习的方法，比如朴素贝叶斯，来训练模型。

最终的成果：

经过一番折腾，总算是有个能看的结果。我可以分析一段时间内的网络评论，看看大家的情绪是积极还是消极。虽然这个结果还不是很完美，但是也算是我对“yang”的一种实践。

• 确定方向：从“yang”的含义出发，确定要做网络情感分析。
• 数据获取：用Python爬虫抓取网络评论数据。



• 数据清洗：去除噪声数据，用jieba分词。
• 情感分析：利用情感词典和机器学习模型进行情感分析。
• 结果展示：展示一段时间内的网络情绪变化。

这回实践让我学到很多东西。从数据爬取到情感分析，每一个环节都充满挑战。虽然过程中遇到很多问题，但是最终都一一解决。下次有机会，我还会继续探索“yang”的更多可能性！