python做中文文本分析的实例，请备注清晰

Python在中文文本分析中有许多应用场景，比如情感分析、关键词提取、文本分类等。下面是一个简单的例子，我们将使用jieba库进行中文分词，并利用TextBlob进行情感分析：

import jieba
from textblob import TextBlob

# 分词示例
def chinese_word_segmentation(text):
    words = jieba.lcut(text)
    return ' '.join(words)

text = "今天天气真好，适合出去玩。"
segmented_text = chinese_word_segmentation(text)
print(f"分词结果：{segmented_text}")

# 情感分析示例
def sentiment_analysis(text):
    analysis = TextBlob(text)
    if analysis.sentiment.polarity > 0:
        print("积极情绪")
    elif analysis.sentiment.polarity < 0:
        print("消极情绪")
    else:
        print("中立情绪")

sentiment_analysis(segmented_text)

在这个例子中，我们首先通过`jieba`库对中文文本进行切词，然后使用`TextBlob`库对处理后的文本进行情感极性的判断。

相关问题

python做文本分析实例

Python因其丰富的库和易读性，在文本分析方面非常流行。下面是一个简单的例子，我们将使用`nltk`和`pandas`库来进行情感分析：

# 首先，安装必要的库（如果你还没有）
!pip install nltk pandas textblob

# 导入所需模块
import nltk
from textblob import TextBlob
import pandas as pd

# 下载NLTK的数据包（仅需运行一次）
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
nltk.download('vader_lexicon')

# 示例数据
text_data = {
    'texts': ['这个电影真的很好看', '这本书无聊透了'],
    'labels': None
}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(text_data)

# 定义情感分析函数
def analyze_sentiment(text):
    analysis = TextBlob(text)
    sentiment = analysis.sentiment.polarity
    if sentiment > 0:
        return '正面'
    elif sentiment < 0:
        return '负面'
    else:
        return '中立'

# 应用于数据集
df['sentiment'] = df['texts'].apply(analyze_sentiment)

print(df)

# 

python中文文本分析实例

一个简单的中文文本分析实例是对一段文本进行词频统计，以下是一个基于Python的实现：

import jieba

text = "今天天气真好，我打算出去散步。"

# 使用jieba分词
words = jieba.cut(text)

# 统计词频
freq = {}
for word in words:
    if word in freq:
        freq[word] += 1
    else:
        freq[word] = 1

# 输出词频结果
for word, count in freq.items():
    print(word, count)

这个程序使用jieba库对文本进行分词，然后统计每个词出现的次数。最终输出每个词以及它在文本中出现的次数。这个程序可以处理中文文本，因为它使用了jieba库来进行中文分词。