COVID-19推文的保守情绪分析 开发机器学习模型来解密共鸣推文并预测它们是正面的还是负面的或中性的 人们不仅使用社交媒体来共享信息，而且还可以分享自己的感受。 在过去的一年中，冠状病毒和由此产生的隔离极大地影响了我们的生活以及社交媒体平台（主要是Twitter），这些平台上充斥着有关该主题的帖子。 虽然在某些推文中明显体现出积极性和消极性，但在其他时候，我们仍然难以在加载的推文中破译情绪。 我们使用机器学习工具对与COVID-19相关的推文执行了情感分析，首先是从Kaggle中提取数据，然

情绪检测 。로찍은정감지탐다합니다。 총정가7가지입니다。 中性 幸福 悲伤 愤怒 恐惧 惊喜 厌恶 감정감 实施细节 级联检测器（Viola-Jones算法），RBF和SVM（支持向量机）。 用法 tsst.py탐탐지테스트사하는데다。 。제용하려면있는를로를수정하여사하여다。

在Twitter上确定感觉 该项目的目的是确定人们在Twitter上分享内容时的感受。 该程序仅对土耳其推文进行分类。 查看NodeJS Web应用程序 幻灯片， ＃＃要求 ＃＃跑 python classify.py ##项目开发步骤 获取特定用户的推文 :check_mark_button: 清除数据（删除主题标签和提及的用户） :check_mark_button: 标记正面和负面推文 :check_mark_button: 应用朴素贝叶斯分类器算法 :check_mark