如何使用金融词库分析文本情绪的代码

使用金融词库分析文本情绪的代码通常涉及自然语言处理(NLP)和情感分析技术。以下是一个简单的Python示例，使用jieba分词库处理中文文本，并结合情感词汇表来判断文本的情感倾向：

import jieba.analyse
from gensim import corpora, models

# 假设我们有一个预定义的情感词典
positive_words = ...  # 正向情感词汇列表
negative_words = ...  # 负向情感词汇列表

def analyze_sentiment(text):
    # 分词
    words = jieba.lcut(text)

    # 计算词语频率
    freq_dict = corpora.Dictionary([words])
    
    # 创建词袋模型
    corpus = [freq_dict.doc2bow(words)]

    # 对每个词计算得分
    def word_score(word_list):
        score = 0
        if word_list in positive_words:
            score += 1
        elif word_list in negative_words:
            score -= 1
        return score
    
    sentiment_scores = [word_score(freq_dict[id]) for id, _ in corpus[0]]

    # 判断总体情感
    if sum(sentiment_scores) > 0:
        sentiment = "正面"
    elif sum(sentiment_scores) < 0:
        sentiment = "负面"
    else:
        sentiment = "中立"

    return sentiment

text = "这家公司的股票表现非常出色，股价一路上涨。"  # 测试文本
print(analyze_sentiment(text))