python情感分析评论源码

Python的情感分析通常是通过自然语言处理（NLP）库如NLTK、TextBlob、Scikit-Learn或更高级的深度学习库如TensorFlow、Keras或PyTorch来实现的。这里提供一个简单的基于TextBlob库进行情感分析的例子：

from textblob import TextBlob

def analyze_sentiment(text):
    # 创建一个TextBlob对象
    blob = TextBlob(text)
    
    # 使用polarity属性获取情感极性 (-1 to 1)，负数表示负面情绪，正数表示正面情绪，0表示中立
    sentiment_polarity = blob.sentiment.polarity
    
    # 判断情感并返回结果
    if sentiment_polarity > 0:
        return "正面"
    elif sentiment_polarity < 0:
        return "负面"
    else:
        return "中立"

# 测试
comment = "这个产品真的很好用！"
print(analyze_sentiment(comment))  # 输出：正面

comment = "我对这个服务非常失望。"
print(analyze_sentiment(comment))  # 输出：负面

如果你想要使用更复杂的模型，比如训练自己的情感分类器，你可能需要先收集大量的标注数据，然后使用如`train_test_split`来划分训练集和测试集，使用像`CountVectorizer`和`TfidfTransformer`进行特征提取，再训练一个分类器如SVM、随机森林或神经网络。