基于LDA中文文本情感分析代码

首先需要明确的是，LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型，不是一种情感分析方法。但是可以在LDA模型的基础上进行情感分析。下面是一个基于LDA的中文文本情感分析代码示例：

1. 数据预处理

首先需要对中文文本进行分词、去停用词等预处理操作。这里使用jieba分词库和stopwords中文停用词库。

import jieba
import codecs

# 加载中文停用词库
with codecs.open('stopwords.txt','r',encoding='utf8') as f:
    stopwords = [line.strip() for line in f]

# 对文本进行分词和去停用词处理
def cut_stop_words(text):
    words = jieba.cut(text)
    return [word for word in words if word not in stopwords]

2. LDA模型训练

使用gensim库进行LDA模型训练。

import gensim
from gensim import corpora

# 加载预处理后的文本
with codecs.open('data.txt','r',encoding='utf8') as f:
    texts = [cut_stop_words(line.strip()) for line in f]

# 构建词典和语料库
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

# 训练LDA模型
lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=10)

3. 情感分析

基于LDA模型的主题分布，可以对文本进行情感分析。这里使用snownlp库进行情感分析。

import snownlp

# 对每个文本进行情感分析
def sentiment_analysis(text):
    topic_dist = lda_model.get_document_topics(dictionary.doc2bow(cut_stop_words(text)), minimum_probability=0.0)
    positive_prob = 0.0
    negative_prob = 0.0
    for topic_id, prob in topic_dist:
        topic_words = [word for word, _ in lda_model.show_topic(topic_id)]
        topic_text = ' '.join(topic_words)
        sentiment = snownlp.SnowNLP(topic_text).sentiments
        if sentiment > 0.5:
            positive_prob += prob
        else:
            negative_prob += prob
    if positive_prob > negative_prob:
        return 'positive'
    elif positive_prob < negative_prob:
        return 'negative'
    else:
        return 'neutral'

以上就是一个基于LDA的中文文本情感分析代码示例。需要注意的是，LDA模型训练需要较大的文本语料库，并且情感分析的准确度也受到LDA模型的影响。