怎么用python代码结合jieba分词优化snowNLP文本情感分析效果

首先，需要安装jieba和snowNLP库：

pip install jieba
pip install snownlp

然后，可以按照以下步骤使用python代码结合jieba分词优化snowNLP文本情感分析效果：

1. 导入所需库和模块：

import jieba
from snownlp import SnowNLP

2. 加载自定义情感词典和停用词：

s = SnowNLP('') # 加载默认情感词典
s.add_sentiment('自定义情感词', 0.8) # 加载自定义情感词典
jieba.load_userdict('自定义词典路径') # 加载自定义词典
stopwords = [line.strip() for line in open('停用词表路径', 'r', encoding='utf-8').readlines()] # 加载停用词表

3. 对文本进行分词和去停用词处理：

text = "这部电影太棒了，我非常喜欢！"
words = jieba.cut(text)
words = [word for word in words if word not in stopwords]

4. 对分词后的文本进行情感分析：

sentiments = [SnowNLP(word).sentiments for word in words]
score = sum(sentiments) / len(sentiments)

5. 根据得分判断情感极性：

if score >= 0.6:
    print("正向情感")
else:
    print("负向情感")

以上就是使用python代码结合jieba分词优化snowNLP文本情感分析效果的方法。