评论动态分析代码python
时间: 2023-10-12 18:01:11 浏览: 34
以下是一个简单的Python代码示例,用于对一段文本中的评论进行动态分析:
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
nltk.download('stopwords')
nltk.download('vader_lexicon')
# 加载情感分析器
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
# 加载停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
# 要分析的评论
comment = "This product is amazing! I love it so much."
# 去除停用词
words = comment.lower().split()
filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]
# 计算情感得分
sentiment_scores = sia.polarity_scores(' '.join(filtered_words))
# 输出结果
print('Sentiment Analysis Result:')
print('Positive Score:', sentiment_scores['pos'])
print('Negative Score:', sentiment_scores['neg'])
print('Neutral Score:', sentiment_scores['neu'])
print('Compound Score:', sentiment_scores['compound'])
```
这段代码使用了NLTK库中的停用词和情感分析器功能,对一段评论进行了动态分析。具体来说,它完成了以下操作:
1. 加载NLTK库中的停用词和情感分析器功能。
2. 加载要分析的评论。
3. 去除评论中的停用词,以便更准确地计算情感得分。
4. 计算情感得分,得到一个包含正面、负面、中性和综合情感得分的字典。
5. 输出情感分析结果。
这段代码只是一个简单的示例,可以根据具体需求进行修改和扩展。