snownlp情感分析基本思想流程图

时间: 2023-10-01 12:12:03 浏览: 81
以下是Snownlp情感分析的基本思想流程图: ![Snownlp Sentiment Analysis algorithm](https://i.imgur.com/Vs9FqQj.png) 1. 收集中文文本数据并进行预处理,如去除停用词、词干提取、词形还原等。 2. 将每个文本表示成一个字符串。 3. 调用Snownlp库中的分词器,将每个文本分词。 4. 对于每个分词,调用Snownlp库中的词性标注器,标注它的词性。 5. 对于每个文本,调用Snownlp库中的情感分析器,计算它的情感极性值。 6. 可以根据情感极性值进行文本分类、情感分析等任务。 Snownlp情感分析的核心算法主要基于情感词典和机器学习技术。情感词典是一种包含大量情感词汇和对应情感极性值的词典,Snownlp库中的情感分析器可以根据情感词典进行情感分析。此外,Snownlp库还采用了一些机器学习技术,如朴素贝叶斯分类器和支持向量机等,对情感分析进行优化和提升。
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snownlp情感分析流程图

snownlp是一个基于Python的中文自然语言处理工具包,其中包含了情感分析功能。下面是snownlp情感分析的流程图: 1. 文本预处理:首先,对输入的文本进行预处理,包括去除特殊字符、分词等操作。 2. 特征提取:从预处理后的文本中提取特征,常用的特征包括词频、TF-IDF等。 3. 情感计算:使用训练好的情感分类模型,对提取的特征进行情感计算。常见的情感计算方法有朴素贝叶斯、支持向量机等。 4. 情感分类:根据情感计算的结果,将文本分类为积极、消极或中性情感。 5. 结果输出:将分类结果输出给用户,可以是情感得分、情感类别或者是积极/消极判断。

snownlp基本思想流程图

以下是Snownlp库的基本思想流程图: ![Snownlp algorithm](https://i.imgur.com/P7GK2wI.png) 1. 收集文本数据并进行预处理,如去除停用词、词干提取、词形还原等。 2. 将每个文本表示成一个字符串。 3. 调用Snownlp库中的分词器,将每个文本分词。 4. 对于每个分词,调用Snownlp库中的词性标注器,标注它的词性。 5. 对于每个文本,调用Snownlp库中的情感分析器,计算它的情感极性值。 6. 可以根据情感极性值进行文本分类、情感分析等任务。 Snownlp库的思想流程主要是基于中文文本处理,其分词、词性标注和情感分析等功能都是针对中文文本而设计的。该库的核心算法主要基于统计学和自然语言处理技术。

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