基于情感字典的舆情情感分类与预测算法的代码

以下是一个基于情感字典的舆情情感分类与预测算法的Python代码示例，仅供参考：

import jieba
import codecs

# 加载情感词典
def load_sentiment_dict(filename):
    sentiment_dict = {}
    with codecs.open(filename, 'r', 'utf-8') as f:
        for line in f:
            word, sentiment = line.strip().split('\t')
            sentiment_dict[word] = sentiment
    return sentiment_dict

# 对文本进行情感分析
def analyze_sentiment(text, sentiment_dict):
    words = jieba.cut(text)
    sentiment_score = 0
    for word in words:
        if word in sentiment_dict:
            sentiment_score += int(sentiment_dict[word])
    if sentiment_score > 0:
        return 'positive'
    elif sentiment_score < 0:
        return 'negative'
    else:
        return 'neutral'

# 测试样例
if __name__ == '__main__':
    sentiment_dict = load_sentiment_dict('sentiment_dict.txt')
    text = '这部电影太棒了，演员表现很出色，推荐大家去看。'
    sentiment = analyze_sentiment(text, sentiment_dict)
    print(sentiment)  # 输出：positive

在该示例中，我们首先加载了一个情感词典（sentiment_dict.txt），其中每一行包含一个词语和其对应的情感得分（1表示积极，-1表示消极，0表示中性）。然后，我们对输入的文本进行了分词，并对每个词语进行情感分析，最终得到文本的整体情感类别（积极、消极或中性）。请注意，该算法的准确性取决于所使用的情感词典的质量和覆盖率。