用python写一段中文情感分析分类的函数

情感分析是自然语言处理中的一个常见任务。以下是用 Python 写的一个简单的情感分析分类函数的代码示例：

import jieba
import numpy as np

def sentiment_analysis(text):
    # 读取情感词典
    sentiment_words = []
    with open('sentiment_words.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            word, sentiment = line.strip().split()
            sentiment_words.append((word, int(sentiment)))
    
    # 分词
    words = list(jieba.cut(text))
    
    # 统计情感词数量
    sentiment_count = 0
    for word, sentiment in sentiment_words:
        if word in words:
            sentiment_count += sentiment
    
    # 分类
    if sentiment_count > 0:
        return '正面情感'
    elif sentiment_count < 0:
        return '负面情感'
    else:
        return '中立情感'

在这个代码示例中，我们使用了结巴分词（`jieba`）对文本进行分词，并读取了情感词典，统计了文本中的情感词数量，最后根据情感词数量的正负判断文本的情感。

注意：此代码仅作为示例，在实际应用中可能需要更加复杂和精细的情感分析方法。