python 新闻情感分析

Python 可以用于新闻情感分析，主要的工具包括 NLTK、TextBlob、scikit-learn 等。以下是一个简单的示例代码：

import nltk
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

nltk.download('vader_lexicon')

# 初始化情感分析器
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

# 输入新闻文本
news_text = "Apple Inc. reported strong quarterly earnings on Tuesday, \
            sending its stock price soaring by 5%."

# 进行情感分析
sentiment_scores = sia.polarity_scores(news_text)

# 输出情感得分
print(sentiment_scores)

输出结果：

{'neg': 0.0, 'neu': 0.703, 'pos': 0.297, 'compound': 0.5106}

其中，neg、neu、pos 分别表示情感得分中负面、中性、正面的占比，compound 表示综合情感得分，范围从-1（完全负面）到1（完全正面）。

通过情感分析，可以帮助人们了解新闻背后的情感色彩，从而更好地理解新闻事件。

相关问题

python新闻情感分析

针对Python新闻情感分析，可以采用textcnn卷积神经网络实现对文本情感分析识别。具体步骤如下：

1.数据预处理

由于新闻是由文本构成的语言，一条新闻的情感通常可以由文本中词语的情感性决定。因此，数据预处理是非常重要的。可以采用以下步骤进行预处理：

（1）删除无用文字，例如HTML标签、特殊字符等。

（2）将新闻文本切分成一个个中文词语。

（3）对中文词语进行分词处理，例如使用jieba分词库。

（4）将分词后的词语转换成向量表示，例如使用word2vec等词向量模型。

2.训练模型

采用textcnn卷积神经网络对新闻进行情感分析。textcnn是一种基于卷积神经网络的文本分类模型，其主要思想是将不同长度的文本转换成固定长度的向量表示，然后通过卷积和池化操作提取文本的特征，最后通过全连接层进行分类。

3.模型评估

可以采用交叉验证等方法对模型进行评估，例如计算准确率、召回率、F1值等指标。

python 中文新闻情感分析

情感分析是一种基于自然语言处理和机器学习技术的文本分析方法，用于确定文本中的情感色彩。Python中有许多库可以用于中文文本情感分析，如jieba、pandas、numpy、scikit-learn等。

下面是一个简单的Python代码示例，使用jieba分词和情感词典进行中文新闻情感分析：

import jieba
import pandas as pd

# 读取情感词典
sentiment_dict = pd.read_excel('sentiment_dict.xlsx')

def sentiment_analysis(text):
    # 分词
    words = jieba.cut(text)
    # 计算情感值
    sentiment_score = 0
    for word in words:
        if word in sentiment_dict['word'].values:
            sentiment_score += sentiment_dict.loc[sentiment_dict['word'] == word, 'score'].values[0]
    if sentiment_score > 0:
        return 'positive'
    elif sentiment_score < 0:
        return 'negative'
    else:
        return 'neutral'

# 测试代码
text = '中国队在世界杯上获得了胜利。'
print(sentiment_analysis(text)) # 输出：positive

在上述代码中，我们使用了一个情感词典（sentiment_dict.xlsx），其中包含了一些中文情感词及其对应的情感值。首先我们读取情感词典，然后对输入文本进行分词，并计算每个词的情感值。最后根据文本的情感值来判断情感色彩。