使用SnowNLP对这个文件进行每个独立语句进行批量情感分析"C:\Users\DELL\Desktop\相亲场合语句包情感分析干净版.docx"

SnowNLP是一个用于中文文本处理的Python库，特别适用于情感分析和自然语言理解任务。要使用SnowNLP对名为"C:\Users\DELL\Desktop\相亲场合语句包情感分析干净版.docx"的Word文档中的每个独立句子进行批量情感分析，你需要遵循以下步骤：

1. 安装必要的库：首先确保已安装`jieba`（分词工具）和`pypandoc`（转换文档格式），因为SnowNLP默认不支持读取Word文档。可以通过pip安装：

   pip install jieba pypandoc

2. 导入库并导入文档：使用`pypandoc`将Word文档转换为Markdown或文本格式，再读取内容：

   import os
   import pypandoc
   from snownlp import SnowNLP

   # 将Word转成Markdown
   text = pypandoc.convert_file('C:\\Users\\DELL\\Desktop\\相亲场合语句包情感分析干净版.docx', 'md', outputfile=None)
   with open('temp.txt', 'w') as f:
       f.write(text)

   # 读取转换后的文本
   with open('temp.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
       content = f.read()

3. 对文本进行分句并情感分析：

   sentences = content.split('。')  # 假设句点分隔了每个句子，根据实际文本可能需要调整
   snt_snownlp = []

   for sentence in sentences:
       if sentence.strip():  # 过滤掉空行和只包含标点的句子
           s = SnowNLP(sentence)
           sentiment = s.sentiments  # 显示0到1之间的情感得分，1代表非常正面，0代表非常负面
           snt_snownlp.append((sentence, sentiment))

4. 分析结果存储或输出：

   # 可以选择存储在字典、列表等数据结构中，或直接打印
   for idx, (sentence, score) in enumerate(snt_snownlp):
       print(f'第{idx+1}句：{sentence}, 情感分数：{score}')

完成上述代码后，你可以得到文档中每个句子对应的情感分析得分。

相关问题：
1. 如何使用SnowNLP处理非UTF-8编码的文档？
. 如何在SnowNLP中自定义情感词典提高准确性？
3. 如何处理文档中的停用词以优化分析效果？