``` def analyze_sentiment(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments ```
时间: 2024-06-17 12:05:13 浏览: 14
这是一个Python函数,名为`analyze_sentiment`,接受一个文本参数`text`。主要功能是使用SnowNLP库对文本进行情感分析,并返回情感分析结果。具体可以参考以下注释:
```python
def analyze_sentiment(text): # 定义一个名为analyze_sentiment的函数,接受一个text参数
s = SnowNLP(text) # 使用SnowNLP库对text进行情感分析,并将结果赋值给s变量
return s.sentiments # 返回s的情感分析结果(在0到1之间)```
相关问题
import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba.analyse import jieba.posseg as pseg from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt # 设置请求头,模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 获取网页内容 def get_html(url): resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = resp.apparent_encoding html = resp.text return html # 获取新闻列表 def get_news_list(url): html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') news_list = soup.find_all('a', class_="news_title") return news_list # 对文本进行情感分析 def sentiment_analysis(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments # 对文本进行关键词提取 def keyword_extraction(text): keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'vn', 'v')) return keywords # 对新闻进行分析 def analyze_news(url): news_list = get_news_list(url) senti_scores = [] # 情感分数列表 keyword_dict = {} # 关键词词频字典 for news in news_list: title = news.get_text().strip() link = news['href'] content = get_html(link) soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') text = soup.find('div', class_='article').get_text().strip() # 计算情感分数 senti_score = sentiment_analysis(text) senti_scores.append(senti_score) # 提取关键词 keywords = keyword_extraction(text) for keyword in keywords: if keyword[0] in keyword_dict: keyword_dict[keyword[0]] += keyword[1] else: keyword_dict[keyword[0]] = keyword[1] # 绘制情感分数直方图 plt.hist(senti_scores, bins=10, color='skyblue') plt.xlabel('Sentiment Score') plt.ylabel('Number of News') plt.title('Sentiment Analysis') plt.show() # 输出关键词词频排名 keyword_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top 10 keywords:') for i in range(10): print('{}. {} - {:.2f}'.format(i+1, keyword_list[i][0], keyword_list[i][1])) if __name__ == '__main__': url = 'https://www.sina.com.cn/' analyze_news(url)
这是一段Python代码,用于对新闻进行情感分析和关键词提取。它使用了requests库来获取网页内容,使用BeautifulSoup库来解析HTML文档,使用jieba库来进行中文分词和关键词提取,使用SnowNLP库来进行情感分析,使用matplotlib库来绘制情感分数直方图。在主函数中,它调用了get_news_list()函数来获取新闻列表,然后对每篇新闻进行情感分析和关键词提取,并将情感分数和关键词词频存储到列表和字典中。最后,它绘制情感分数直方图,输出关键词词频排名。
翻译代码def predict_score(self, text_corpus): # 分词 docs = [self.__cut_word(sentence) for sentence in text_corpus] new_tfidf = self.tfidftransformer.transform(self.vectorizer.transform(docs)) predicted = self.clf.predict_proba(new_tfidf) # 四舍五入,保留三位 result = np.around(predicted, decimals=3) return result # jieba分词 def __cut_word(self, sentence): words = [i for i in self.tokenizer.cut(sentence) if i not in self.stop_words] result = ' '.join(words) return result def analyze(self, text): text_corpus = self.replace_text(text) result = self.predict_score(text_corpus) neg = result[0][0] pos = result[0][1] # print('恶意评论: {} 正常评论: {}'.format(neg, pos)) if (neg > pos): return "恶意评论" else: return "正常评论"
这代码实现了一个文本分类器,可以对文本进行分析并判断其是否为恶意评论。其中,分词部分使用了jieba分词工具,处理后使用TF-IDF模型进行特征提取和向量化,然后使用监督学习算法训练出一个分类器。具体流程如下:
1. 输入文本列表,进行分词处理,返回分词后的文本列表
2. 使用TF-IDF模型对分词后的文本进行特征提取和向量化
3. 使用训练好的分类器对向量化后的文本进行分类,返回分类结果
4. 判断分类结果,如果判定为恶意评论,则返回“恶意评论”,否则返回“正常评论”
其中,分词部分使用了私有方法__cut_word()来处理文本,将每个句子分成一个个词语,并去除停用词。在analyze()方法中调用了predict_score()方法来进行文本分类,将分类结果保存在result数组中,然后根据分数判断文本是否为恶意评论。
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