基于 Python 的古诗词情感分析方法

古诗词情感分析是一种利用自然语言处理技术，对古代文学作品进行情感倾向性分析的方法。Python是一种流行的编程语言，拥有丰富的自然语言处理工具。下面介绍一种基于Python的古诗词情感分析方法。

1. 数据收集：选择一些古代诗词作为分析对象，并将其保存在文本文件中。

2. 数据预处理：使用Python的NLTK工具包进行分词、去停用词等预处理操作。

3. 情感词典构建：构建一个情感词典，包含一些正面情感词、负面情感词和中性情感词。

4. 情感分析：对每个诗句进行情感分析，计算其中包含的情感词的得分，并根据得分判断诗句的情感倾向性。

5. 结果展示：将分析结果以图表或文字的形式呈现出来，以便观察。

下面是一个简单的Python代码示例，演示了如何进行古诗词情感分析：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

# 加载情感词典
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

# 加载停用词
stop_words = set(stopwords.words('chinese'))

# 打开文本文件并读取内容
with open('poetry.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
tokens = word_tokenize(text)

# 去停用词
filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]

# 计算情感得分
scores = []
for token in filtered_tokens:
    score = sia.polarity_scores(token)
    scores.append(score['compound'])

# 计算平均得分
avg_score = sum(scores) / len(scores)

# 输出结果
if avg_score > 0:
    print('这首诗是积极的')
elif avg_score < 0:
    print('这首诗是消极的')
else:
    print('这首诗是中性的')

该代码使用NLTK工具包进行分词和去停用词操作，使用VADER情感分析器计算每个词的情感得分，并计算所有词的平均得分。最后，根据平均得分的正负性，判断诗句的情感倾向性。