positive-words.txt

positive-words.txt是一个包含正面词汇的文本文件。正面词汇指的是那些具有积极意义和情感的词语。

这个文本文件中的词汇都是被认为具有积极意义的，使用这些词语可以传递出乐观、愉快、支持和鼓舞的情感。

positive-words.txt可以用于各种不同的应用，比如情感分析、舆情监测、市场调研以及文本处理等。通过使用这些积极词汇可以帮助识别和分析文本中的积极情感和态度。

这个文本文件中的词汇通常是通过主观的认知和分析来确定的，因此可能会根据不同的背景和观点而有所不同。但是它们总体上指向积极的和乐观的情感。

positive-words.txt的生成可能是通过专家评估、众包评价、语言语料库分析或者其他的自动或半自动方法来完成的。这些词汇可以是基于特定语言、文化和社会背景的。因此，在特定的应用和环境中，可能需要对这些词汇进行适当的筛选和调整。

总之，positive-words.txt是一个包含积极词汇的文本文件，它有助于识别和分析文本中的积极情感和态度，并可以在多个领域和应用中使用。

相关问题

假设经过专业⼈⼠构建有: negtive.txt positive.txt 两个情感词典, 现在对多家公司的年报进⾏统计， 输出结果 ⽂件名、正⾯词数、负⾯词数

可以使用Python来实现对多家公司年报进行情感分析，并输出结果文件，具体步骤如下：

1. 首先读取negtive.txt和positive.txt两个情感词典，将里面的正面词和负面词分别存储在两个列表中。
2. 读取多家公司的年报文本文件，分别对每个文件进行情感分析。对于每个文件，可以统计其中正面词和负面词的数量，可以使用Python的计数器（Counter）来实现。
3. 将每个文件的情感分析结果保存在一个字典中，字典的键为文件名，值为一个元组，包含正面词数和负面词数。
4. 将所有文件的情感分析结果写入输出文件中，输出文件包括文件名、正面词数和负面词数三列，可以使用Python的csv库来实现。

下面是一个示例代码，假设年报文件存储在report文件夹中，输出结果保存在result.csv文件中：

import os
from collections import Counter
import csv

# 读取情感词典
positive_words = []
negative_words = []
with open('positive.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        positive_words.append(line.strip())
with open('negative.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        negative_words.append(line.strip())

# 对每个年报进行情感分析
results = {}
for filename in os.listdir('report'):
    if filename.endswith('.txt'):
        filepath = os.path.join('report', filename)
        with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
            text = f.read()
            words = text.split()
            positive_count = Counter(word for word in words if word in positive_words)
            negative_count = Counter(word for word in words if word in negative_words)
            results[filename] = (sum(positive_count.values()), sum(negative_count.values()))

# 将结果写入输出文件
with open('result.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
   

# 打开review_long_clean文件，读取文件内容，并逐行遍历文本中的每个评论 found_pos_words = [] with open('jiji.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): # 对于每个评论，逐个检查其中是否包含正面评价词语（中文）.txt和正面情感词语（中文）.txt两个文件中的词语 for word in positive_words: if word in line: found_pos_words.append(word) # 若存在则将其添加到一个列表中

好的，这段代码的主要作用是读取名为 "jiji.csv" 的文件（假设该文件存储了一些评论），并逐行遍历其中的每个评论。在遍历每个评论时，代码会逐个检查其中是否包含在两个文件 "正面评价词语（中文）.txt" 和 "正面情感词语（中文）.txt" 中的正面词语。如果存在正面词语，则将其添加到一个名为 "found_pos_words" 的列表中。最终，该列表中将包含所有在评论中出现过的正面词语。