情感词典 sentiment_dict.txt
时间: 2024-02-04 15:03:04 浏览: 44
情感词典 sentiment_dict.txt 是一个用于情感分析的词典,其中包含了大量的情感词汇以及它们的情感极性(积极、消极或中性)。情感词典通常用于自然语言处理任务,如文本分类、情感分析、情感识别等。
情感词典通常是由人工标注的,即人们将一些词汇按其情感极性分类,并将其编入词典中。在实际应用中,情感词典可以与机器学习算法结合使用,从而识别和分析文本中的情感信息。
相关问题
基于知网情感词典的情感分析代码
以下是基于知网情感词典的情感分析代码示例,使用Python实现:
```python
import jieba
# 加载情感词典
def load_sentiment_dict(file_path):
sentiment_dict = {}
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
word, score = line.strip().split('\t')
sentiment_dict[word] = float(score)
return sentiment_dict
sentiment_dict = load_sentiment_dict('sentiment_dict.txt')
# 计算情感得分
def get_sentiment_score(text):
words = jieba.lcut(text)
sentiment_score = 0
for word in words:
if word in sentiment_dict:
sentiment_score += sentiment_dict[word]
return sentiment_score
# 测试代码
text = '这个产品真的很好用,非常满意'
sentiment_score = get_sentiment_score(text)
if sentiment_score > 0:
print('该文本为积极情感')
elif sentiment_score < 0:
print('该文本为消极情感')
else:
print('该文本为中性情感')
```
其中,'sentiment_dict.txt'是情感词典文件的文件名,每行格式为“词语\t情感得分”。'jieba'是一个中文分词库,需要先安装并导入。在计算情感得分时,首先使用jieba库对文本进行分词,然后对每个分词进行情感得分累加,最后根据得分正负值判断情感极性。需要注意的是,该情感分析代码是基于单个文本的情感分析,如果需要对文本集合进行情感分析,可以使用相应的循环或apply函数实现。
情感词典 评价指标 代码
以下是用Python实现情感词典的准确率、召回率和F1值评价指标的示例代码:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score
# 读取情感词典和标注数据集
dict_df = pd.read_csv('sentiment_dict.csv')
label_df = pd.read_csv('sentiment_label.csv')
# 将情感词典中的情感词和极性转换为字典类型
sentiment_dict = dict(zip(dict_df['Word'], dict_df['Polarity']))
# 对标注数据集进行情感预测
y_true = label_df['Label'].tolist()
y_pred = [1 if word in sentiment_dict else 0 for word in label_df['Text'].tolist()]
# 计算准确率、召回率和F1值
precision = precision_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred)
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
# 输出评价指标
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1 score:', f1)
```
其中,'sentiment_dict.csv'是情感词典的数据文件,包含情感词和对应的极性;'sentiment_label.csv'是标注数据集的数据文件,包含文本和标注结果。运行代码后,输出的结果为情感词典的准确率、召回率和F1值。
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