python新闻情感分析

针对Python新闻情感分析，可以采用textcnn卷积神经网络实现对文本情感分析识别。具体步骤如下：

1.数据预处理

由于新闻是由文本构成的语言，一条新闻的情感通常可以由文本中词语的情感性决定。因此，数据预处理是非常重要的。可以采用以下步骤进行预处理：

（1）删除无用文字，例如HTML标签、特殊字符等。

（2）将新闻文本切分成一个个中文词语。

（3）对中文词语进行分词处理，例如使用jieba分词库。

（4）将分词后的词语转换成向量表示，例如使用word2vec等词向量模型。

2.训练模型

采用textcnn卷积神经网络对新闻进行情感分析。textcnn是一种基于卷积神经网络的文本分类模型，其主要思想是将不同长度的文本转换成固定长度的向量表示，然后通过卷积和池化操作提取文本的特征，最后通过全连接层进行分类。

3.模型评估

可以采用交叉验证等方法对模型进行评估，例如计算准确率、召回率、F1值等指标。