python 情绪识别源码

情绪识别是自然语言处理领域中的一个重要任务，Python提供了很多库和工具可用于实现情绪识别功能。以下是一个能实现情绪识别的Python源码的示例：

"""
import nltk
from nltk.corpus import twitter_samples
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk.corpus import stopwords
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 下载nltk需要的数据
nltk.download('twitter_samples')
nltk.download('wordnet')
nltk.download('stopwords')

# 加载情绪标注的推特样本数据
positive_tweets = twitter_samples.strings('positive_tweets.json')
negative_tweets = twitter_samples.strings('negative_tweets.json')

# 数据预处理
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
stop_words = set(stopwords.words('english'))

def preprocess_tweet(tweet):
tweet = tweet.lower()
tweet = re.sub(r'\d+', '', tweet) # 移除数字
tweet = re.sub(r'[^\w\s]', '', tweet) # 移除标点符号
tokens = nltk.word_tokenize(tweet) # 分词
tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens] # 词形还原
tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words] # 移除停用词
return ' '.join(tokens)

positive_tweets = [preprocess_tweet(tweet) for tweet in positive_tweets]
negative_tweets = [preprocess_tweet(tweet) for tweet in negative_tweets]

# 特征提取
all_tweets = positive_tweets + negative_tweets
vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=5, max_df=0.8, sublinear_tf=True, use_idf=True)
X = vectorizer.fit_transform(all_tweets).toarray()

# 构建训练集和测试集
y = [1] * len(positive_tweets) + [0] * len(negative_tweets)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练分类器
classifier = LinearSVC()
classifier.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
accuracy = classifier.score(X_test, y_test)
print("准确率：", accuracy)
"""

这个源码使用了NLTK库来加载Twitter推特样本数据，并进行数据预处理，包括转换为小写、去除数字、去除标点符号、分词、词形还原和去除停用词等。然后利用TF-IDF向量化器将文本转换为向量表示，构建训练集和测试集，最后使用线性支持向量机（LinearSVC）进行训练和测试模型。最终输出模型的准确率。这个源码可以作为一个基础框架，可以根据实际需求进行调整和扩展，例如使用其他分类器、添加更多特征提取方法等，以提高情绪识别的性能。