title sentiment是什么意思
时间: 2024-01-25 07:03:40 浏览: 135
Title sentiment是指一篇文章、新闻或者其他类型的内容的标题所传达的情感色彩。通常情况下,标题是吸引读者注意并引起兴趣的关键,而标题所传达的情感可以影响读者的情绪和看待该内容的态度。例如,一个标题可能传达积极的情感,如“惊人的新发现:科学家发现了治愈癌症的新方法”,或者传达消极的情感,如“可怕的事件:大楼发生火灾,数十人失踪”。在自然语言处理中,可以使用情感分析技术对标题的情感进行自动分析和判断。
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sentiment_score.append(score)
这段代码是在上一段代码的基础上,将每个title的情感得分添加到sentiment_score列表中。具体地,每次在循环中计算出当前title的情感得分,并将其赋值给score变量。然后,使用sentiment_score.append(score)将score添加到sentiment_score列表的末尾。这样,在循环结束后,sentiment_score列表就包含了当前日期所有title的情感得分。
import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba.analyse import jieba.posseg as pseg from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt # 设置请求头,模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 获取网页内容 def get_html(url): resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = resp.apparent_encoding html = resp.text return html # 获取新闻列表 def get_news_list(url): html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') news_list = soup.find_all('a', class_="news_title") return news_list # 对文本进行情感分析 def sentiment_analysis(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments # 对文本进行关键词提取 def keyword_extraction(text): keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'vn', 'v')) return keywords # 对新闻进行分析 def analyze_news(url): news_list = get_news_list(url) senti_scores = [] # 情感分数列表 keyword_dict = {} # 关键词词频字典 for news in news_list: title = news.get_text().strip() link = news['href'] content = get_html(link) soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') text = soup.find('div', class_='article').get_text().strip() # 计算情感分数 senti_score = sentiment_analysis(text) senti_scores.append(senti_score) # 提取关键词 keywords = keyword_extraction(text) for keyword in keywords: if keyword[0] in keyword_dict: keyword_dict[keyword[0]] += keyword[1] else: keyword_dict[keyword[0]] = keyword[1] # 绘制情感分数直方图 plt.hist(senti_scores, bins=10, color='skyblue') plt.xlabel('Sentiment Score') plt.ylabel('Number of News') plt.title('Sentiment Analysis') plt.show() # 输出关键词词频排名 keyword_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top 10 keywords:') for i in range(10): print('{}. {} - {:.2f}'.format(i+1, keyword_list[i][0], keyword_list[i][1])) if __name__ == '__main__': url = 'https://news.sina.com.cn/' analyze_news(url)
这是一段 Python 代码,用于从新浪新闻网站获取新闻列表,并对新闻进行情感析和关键词提取。具体来,它使用 requests 库获取网页内容,使用 库解析网页,使用 jieba 库关键词提取,使用 SnowNLP 库进行情感析,最后使用 Matplotlib 库绘制情分数直方图并输出关键词词频排名。如果您运行此代码,它将输出情感数直方图和关键词词频排名,以及在控制台上显示这些内容。