python实现基于关键句的情感分类算法
时间: 2023-07-26 15:40:24 浏览: 45
以下是一个简单的基于关键句的情感分类算法的Python实现,使用了TextBlob库进行情感分析和关键句提取:
```python
from textblob import TextBlob
import nltk
def classify_sentiment(text):
# 分句
sentences = nltk.sent_tokenize(text)
# 提取关键句
key_sentences = []
for sentence in sentences:
blob = TextBlob(sentence)
if blob.sentiment.polarity != 0:
key_sentences.append(sentence)
# 情感分类
if len(key_sentences) == 0:
return "Neutral"
else:
polarity_sum = 0
for sentence in key_sentences:
blob = TextBlob(sentence)
polarity_sum += blob.sentiment.polarity
average_polarity = polarity_sum / len(key_sentences)
if average_polarity > 0:
return "Positive"
elif average_polarity < 0:
return "Negative"
else:
return "Neutral"
```
该函数接受一个字符串作为输入,输出情感分类结果("Positive"、"Negative"或"Neutral")。首先使用nltk库的sent_tokenize函数将文本分成句子,然后使用TextBlob库进行情感分析和关键句提取。具体来说,对于每个句子,如果其情感极性不为0,则将其添加到关键句列表中。然后计算所有关键句的情感极性平均值,根据平均值判断情感分类结果。如果没有关键句,则将情感分类结果设置为"Neutral"。