情感分析与反馈系统项目代码

情感分析与反馈系统项目代码通常包括多个模块，每个模块负责不同的功能。以下是一个简单的示例，展示了如何使用Python和自然语言处理库（如TextBlob）来实现情感分析，并构建一个基本的反馈系统。

### 1. 安装必要的库
首先，确保安装了所需的库。你可以使用pip来安装这些库：

pip install textblob
python -m textblob.download_corpora

### 2. 情感分析模块
这是一个简单的情感分析模块，使用TextBlob库来分析文本的情感。

from textblob import TextBlob

def analyze_sentiment(text):
    """
    分析文本的情感
    :param text: 输入的文本
    :return: 情感极性（-1到1之间）
    """
    blob = TextBlob(text)
    return blob.sentiment.polarity

### 3. 反馈系统模块
这个模块根据情感分析的结果生成反馈。

def generate_feedback(sentiment_score):
    """
    根据情感分数生成反馈
    :param sentiment_score: 情感分数
    :return: 反馈信息
    """
    if sentiment_score > 0:
        return "用户情绪积极！"
    elif sentiment_score == 0:
        return "用户情绪中立。"
    else:
        return "用户情绪消极。"

# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    user_input = input("请输入您的反馈: ")
    sentiment_score = analyze_sentiment(user_input)
    feedback = generate_feedback(sentiment_score)
    print("情感分析结果:", sentiment_score)
    print("反馈:", feedback)

### 4. 集成到Web应用中
你可以使用Flask框架将这个系统集成到一个简单的Web应用中。

from flask import Flask, request, jsonify
from textblob import TextBlob

app = Flask(__name__)

@app.route('/analyze', methods=['POST'])
def analyze():
    data = request.get_json()
    text = data['text']
    sentiment_score = TextBlob(text).sentiment.polarity
    feedback = generate_feedback(sentiment_score)
    return jsonify({'sentiment_score': sentiment_score, 'feedback': feedback})

def generate_feedback(sentiment_score):
    if sentiment_score > 0:
        return "用户情绪积极！"
    elif sentiment_score == 0:
        return "用户情绪中立。"
    else:
        return "用户情绪消极。"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

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