text = '我爱北京天安门' words = [word for word in jieba.cut(text.strip()) if word not in stopwords] vector = vectorizer.transform([' '.join(words)]) print(clf.predict(vector))
时间: 2023-06-25 09:06:13 浏览: 53
这段代码使用了jieba库进行中文分词,去除了停用词,并使用了一个已经训练好的分类器(clf)对文本进行情感分析,输出了该文本的情感极性。如果你还没有导入相关的库和模型,需要先导入相关的库和模型,例如:
```
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# 导入停用词表
stopwords = set(open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8').read().splitlines())
# 导入训练好的模型和词向量化模型
clf = joblib.load('clf.model')
vectorizer = joblib.load('vectorizer.model')
# 对文本进行情感分析
text = '我爱北京天安门'
words = [word for word in jieba.cut(text.strip()) if word not in stopwords]
vector = vectorizer.transform([' '.join(words)])
print(clf.predict(vector))
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际情感分析的准确性需要根据具体的训练数据和模型来确定。
相关问题
for sentence in sentences: words.extend(jieba.cut(sentence, cut_all=False))
这行代码是在对 `sentences` 列表中的每个字符串进行分词,并将分词结果添加到一个列表 `words` 中。具体地,对于每个字符串,使用 `jieba.cut` 函数对其进行分词,其中 `cut_all=False` 表示采用精确模式进行分词。分词结果是一个可迭代的对象,通常是一个生成器,它会依次返回分词后的每个词语。在这里,使用 `extend` 方法将分词结果添加到 `words` 列表中,而不是使用 `append` 方法,这是因为分词结果本身也是一个列表,如果使用 `append` 方法,则会将整个列表作为一个元素添加到 `words` 列表中,而使用 `extend` 方法则会将分词结果中的每个元素都添加到 `words` 列表中。最终,`words` 列表中存储的就是对 `sentences` 中所有字符串进行分词后得到的词语列表。
Input In [2] word_list = jieba.cut(text,cut_all= True) ^ IndentationError: expected an indented block
这个错误是因为代码缺少了缩进,导致解释器无法识别代码块的开始。请在这行代码之前添加适当的缩进,例如:
```python
def process_text(text):
word_list = jieba.cut(text, cut_all=True)
# 其他处理逻辑
```
请注意,在Python中,缩进对于定义代码块是非常重要的,所以务必确保所有代码块都正确缩进。