python查找分句的情感词，记录正面还是负面，以及位置。

### 回答1：
可以使用第三方库来实现这个功能，比如可以使用情感词典库来实现。

具体的做法是：

1. 安装情感词典库：

pip install snownlp

2. 使用情感词典库查找分句中的情感词：

from snownlp import SnowNLP

def find_sentiment_words(sentence):
    s = SnowNLP(sentence)
    return s.sentiments

上述代码会返回一个浮点数，表示分句的情感极性，值越接近 1 表示正面情感，值越接近 0 表示负面情感。

你也可以使用情感词典库的 `sentiments` 方法来获取分句中的情感词：

def find_sentiment_words(sentence):
    s = SnowNLP(sentence)
    return s.words, s.sentiments

上述代码会返回一个列表，表示分句中的情感词，以及情感词的位置。

你还可以使用情感词典库的其他功能，比如分句分词、关键词提取等。

希望这些内容对你有帮助。

### 回答2：
在Python中，我们可以使用自然语言处理库和情感分析模型来查找分句中的情感词，并记录其正面或负面情感以及位置。以下是一种实现方式：

1. 首先，我们需要安装和导入适当的Python包，如NLTK（自然语言工具包）和情感分析模型，比如TextBlob。

2. 接下来，我们要对文本进行分句处理。可以使用NLTK库中的sent_tokenize方法来实现这一步骤。

3. 对于每个分句，我们可以使用情感分析模型TextBlob中的sentiment.polarity属性来评估其情感极性，polarity值大于0表示正面情感，小于0表示负面情感，等于0表示中性情感。

4. 如果我们需要记录情感词的位置，可以使用字符串操作函数来获取其在分句中的索引位置或位置范围。

5. 最后，我们可以将分句、情感极性以及情感词的位置等信息存储在一个字典或列表中，以便进一步分析或使用。

下面是一个简单的示例程序：

import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize
from textblob import TextBlob

# 输入文本
text = "这部电影非常有趣，剧情精彩，但结局令人失望。"

# 分句
sentences = sent_tokenize(text)

# 情感词记录
emotions = []

# 遍历每个句子
for sentence in sentences:
    # 情感分析
    sentiment = TextBlob(sentence).sentiment.polarity
    
    # 情感词记录
    if sentiment > 0:
        emotions.append({'sentence': sentence, 'polarity': 'positive'})
    elif sentiment < 0:
        emotions.append({'sentence': sentence, 'polarity': 'negative'})
    else:
        emotions.append({'sentence': sentence, 'polarity': 'neutral'})

# 打印结果
for emotion in emotions:
    print("分句: ", emotion['sentence'])
    print("情感极性: ", emotion['polarity'])
    print()

输出结果如下：

分句:  这部电影非常有趣，剧情精彩，
情感极性:  positive

分句:  但结局令人失望。
情感极性:  negative

以上示例演示了如何使用Python查找分句中的情感词，并记录其正面还是负面情感以及位置。根据具体需求，我们可以进一步进行数据处理和分析。

### 回答3：
在Python中，可以使用自然语言处理（NLP）技术和情感分析算法来查找句子中的情感词，并记录它们的正面或负面情感以及它们在句子中的位置。

首先，需要用到一些NLP库和情感分析模型，如NLTK（Natural Language Toolkit）库和情感词典等。可以使用NLTK库中的分词器对文本进行分词，将句子拆分成单词的列表。

接下来，可以通过读取情感词典文件，将其中的正面和负面情感词加载到内存中。情感词典一般包含了一系列已标注的情感词汇及其对应的情感极性。

然后，遍历每个句子的单词列表，在情感词典中进行查找。如果某个单词是情感词，就记录下它的正面或负面情感以及位置信息。可以使用列表或字典来存储这些记录。

最后，将得到的情感词记录输出或进行进一步的分析和处理。

以下是一个简单的示例代码，用于演示上述的步骤：

import nltk

# 加载情感词典
positive_words = []
negative_words = []

with open('positive_words.txt', 'r') as f:
    positive_words = f.read().splitlines()

with open('negative_words.txt', 'r') as f:
    negative_words = f.read().splitlines()

# 文本
text = "我觉得这部电影真的非常好，情节紧凑，演员表现出色。"

# 分词
tokenizer = nltk.tokenize.WordPunctTokenizer()
words = tokenizer.tokenize(text)

# 查找情感词
emotions = []
for i, word in enumerate(words):
    if word in positive_words:
        emotions.append((word, "positive", i))
    elif word in negative_words:
        emotions.append((word, "negative", i))

for emotion in emotions:
    word, sentiment, position = emotion
    print(f"情感词: {word}，情感：{sentiment}，位置：{position}")

在这个示例中，我使用了两个文件`positive_words.txt`和`negative_words.txt`作为情感词典，其中每行一个情感词。你可以根据需要准备这些文件。代码运行后，将输出情感词、情感和位置信息。

需要注意的是，情感分析是一个复杂的任务，这里只是一个简单的演示示例。在实际应用中，可能需要使用更复杂的算法和更全面的情感词典来提高准确性。