写一段Python代码,目标如下:根据输入的文本数据库,数据库是一个100行1列的矩阵,每行是一段文本,分析每一行文本的主题和情感,分析情感时,考虑副词的情感修正。
时间: 2023-02-22 14:40:05 浏览: 90
你需要使用的技术包括自然语言处理(NLP)和情感分析。你需要安装一些库,如nltk和textblob,用于文本处理和情感分析。
下面是代码示例:
```
import nltk
import pandas as pd
from textblob import TextBlob
nltk.download('punkt') # 下载分词所需的资源
# 读取数据库
data = pd.read_csv("text_database.csv")
# 定义一个列表,存储分析的结果
result = []
# 遍历每一行文本
for index, row in data.iterrows():
text = row['text']
text_blob = TextBlob(text)
# 分析主题
topic = nltk.pos_tag(nltk.word_tokenize(text))[0][0] # 获取第一个词作为主题
# 分析情感,考虑副词的情感修正
sentiment = text_blob.sentiment.polarity
for word, tag in nltk.pos_tag(nltk.word_tokenize(text)):
if tag == 'RB': # 如果是副词
sentiment *= TextBlob(word).sentiment.polarity # 修正情感
# 将结果添加到列表中
result.append({'topic': topic, 'sentiment': sentiment})
# 将结果写入CSV文件
pd.DataFrame(result).to_csv("result.csv", index=False)
```
请注意,上面的代码仅供参考,实际应用中可能需要进行调整和优化。
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