写出基于情感词典的情感分析代码

以下是基于情感词典的情感分析代码示例：

import jieba
import codecs

# 加载情感词典
posdict = []
negdict = []
with codecs.open('posdict.txt', 'r', 'utf-8') as f:
    for line in f:
        posdict.append(line.strip())
with codecs.open('negdict.txt', 'r', 'utf-8') as f:
    for line in f:
        negdict.append(line.strip())

# 分词并统计情感词汇
def sentiment(text):
    words = jieba.cut(text)
    poscount = 
    negcount = 
    for word in words:
        if word in posdict:
            poscount += 1
        elif word in negdict:
            negcount += 1
    if poscount > negcount:
        return 'positive'
    elif poscount < negcount:
        return 'negative'
    else:
        return 'neutral'

以上代码中，我们首先加载了情感词典，然后定义了一个 sentiment 函数，该函数接受一段文本作为输入，使用 jieba 分词工具将文本分词，并统计其中的情感词汇。如果正向情感词汇的数量大于负向情感词汇的数量，则返回 positive；如果负向情感词汇的数量大于正向情感词汇的数量，则返回 negative；否则返回 neutral。