jupyter 分词后的文本TF-IDF 情感倾向提取

好的，针对您的问题，我可以给您一些思路和建议。

首先，您可以使用 Python 中的 jieba 库来对文本进行分词处理。然后，可以使用 sklearn 中的 TfidfVectorizer 类来计算文本的 TF-IDF 值。

接着，针对情感倾向的提取，可以使用情感分析的方法。一般情感分析可以分为基于规则的方法和基于机器学习的方法。其中，基于机器学习的方法包括朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等。

您可以先尝试使用朴素贝叶斯分类器来进行情感分析。可以使用 Python 中的 sklearn.naive_bayes 模块来实现。

具体步骤如下：

1. 准备数据集：将分词后的文本和对应的情感标签构建成数据集。

2. 特征提取：使用前面提到的 TfidfVectorizer 对文本进行特征提取。

3. 训练模型：使用朴素贝叶斯分类器对数据集进行训练，并得到模型。

4. 预测：使用训练好的模型对新的文本进行情感分析。

需要注意的是，情感分析并不是一件简单的事情，因为情感具有主观性和复杂性，所以需要对数据进行预处理和特征选择，以提高分类器的准确率。

希望这些信息对您有所帮助。如果您有其他问题，欢迎继续提问。