写一个中文文本情感分析的代码

好的，我可以为你提供一个简单的中文文本情感分析代码。首先，我们需要准备一个情感词典，这里我选用了知网情感词典。

import jieba

# 加载情感词典
positive_words = []
negative_words = []
with open('positive_words.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f.readlines():
        positive_words.append(line.strip())
with open('negative_words.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f.readlines():
        negative_words.append(line.strip())

# 进行情感分析
def sentiment_analysis(text):
    seg_list = jieba.cut(text)
    positive_score = 0
    negative_score = 0
    for word in seg_list:
        if word in positive_words:
            positive_score += 1
        elif word in negative_words:
            negative_score += 1
    if positive_score > negative_score:
        return 'positive'
    elif positive_score < negative_score:
        return 'negative'
    else:
        return 'neutral'

在这个代码中，我们使用了jieba分词工具，将文本进行分词。然后，我们遍历每个词，如果是情感词典中的正向词汇，则将正向得分加1；如果是情感词典中的负向词汇，则将负向得分加1。最后比较正向得分和负向得分，得出情感分析结果。

需要注意的是，这个代码只是一个简单的示例，实际中文文本情感分析需要考虑更多的因素，比如否定词、程度副词等。