我手上有一个两千多条数据的文本，内容风格为中文社交媒体语言。我想要自己创建一个语料库词典找到其中某一类情感（比如愤怒）所包含的所有条数据。调用Python如何实现

为了创建一个针对中文社交媒体情感分析的情感词典，并从中筛选出愤怒情绪的数据，你可以按照以下步骤使用Python：

1. **数据预处理**:
- 导入必要的库，如`pandas`, `jieba`（分词工具）和`nltk`（自然语言处理库）。

   import pandas as pd
   import jieba
   from nltk.corpus import stopwords

- 对文本进行清洗，去除无关字符、标点和停用词。

   def clean_text(text):
       text = ''.join(c for c in text if c.isalnum() or c.isspace())
       words = jieba.lcut(text)
       return [word for word in words if word not in stopwords.words('chinese')]

2. **情感词典构建**:
- 可以从已有的情感词库（如THULAC情感词典）获取积极、消极词汇，也可以自建词典。将愤怒相关的词汇添加到词典中。

   anger_words = ['愤怒', '气愤', '怒火'] + load_anger_words_from_dict() # 自己添加或导入的愤怒词列表

3. **情感分类**:
- 使用正则表达式或者预训练的模型（如TextBlob或transformers库的情感分析功能）检查每个词语是否为愤怒词。

   def is_angry(word, anger_words):
       return word in anger_words

   angry_sentences = []
   for index, row in df.iterrows():
       sentence = clean_text(row['text'])
       if any(is_angry(word, anger_words) for word in sentence):
           angry_sentences.append(row)

4. **结果存储**:
- 将筛选出的愤怒情绪的数据存储到新的DataFrame或CSV文件中。

   angry_df = pd.DataFrame(angry_sentences, columns=df.columns)
   angry_df.to_csv('angry_data.csv', index=False)

**相关问题**:
1. 怎么处理文本中的表情符号或缩略词对情感分析的影响？
2. 如何选择更准确的情感词典或训练自己的情感分类模型？
3. 是否需要对原始数据进行二元化处理（愤怒与否），还是直接保留所有细节？