python代码评论动态分析NLTK
时间: 2023-07-09 21:31:26 浏览: 60
下面是使用Python和NLTK库进行评论动态分析的示例代码:
```
import nltk
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
# 加载情感分析器
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
# 读取评论数据
with open('comments.txt', 'r') as f:
comments = f.readlines()
# 对每条评论进行情感分析
for comment in comments:
# 去除换行符
comment = comment.strip()
# 使用情感分析器分析评论情感
scores = sia.polarity_scores(comment)
# 输出评论情感分析结果
print(comment)
print(scores)
```
以上代码中,我们首先加载了NLTK库中的情感分析器`SentimentIntensityAnalyzer`,然后读取了存放在`comments.txt`文件中的评论数据。接着,我们遍历每条评论,去除其中的换行符,并使用情感分析器对其进行情感分析,得到情感分析结果。最后,我们将每条评论和其情感分析结果输出到控制台。在情感分析结果中,`pos`表示正面情感得分,`neg`表示负面情感得分,`neu`表示中性情感得分,`compound`表示综合情感得分。
需要注意的是,NLTK库中的情感分析器只能识别英文文本,如果需要对中文评论进行情感分析,需要使用其他中文情感分析库。
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