帮我写流浪地球2的影评，500字

《流浪地球2》是一部极具想象力的科幻作品，故事讲述了地球人安贝尔·阿米尔与外星人的冒险故事。电影的画面非常精美，每幕都充满了科幻的气氛。故事情节也非常出色，一步步带领观众深入到太空探索的冒险故事。电影还穿插了许多令人感动的人物故事，让观众在探索太空的过程中也能感受到人性的温暖。总之，《流浪地球2》是一部十分出色的科幻作品，值得一看。

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写一篇 流浪地球2 电影观后感

《流浪地球2》是一部高科技科幻电影，它让人们进入一个惊险刺激的世界，探索未来科技和人类生存的可能性。

影片延续了第一部的故事，讲述了人类为了生存而进行的一系列探索和冒险。随着太阳变老和渐渐衰弱，地球上的人们不得不开始计划离开地球，寻找新的家园。在这个过程中，他们面临着各种各样的危险和挑战，包括外来的天体碰撞、人类的内部冲突等等。

这部电影的制作非常精良，场景和特效都非常逼真。人们可以看到各种不同的太空船和科技设备，其中许多都是超越人类现有科技的设想。电影中的主要角色也非常丰富和有深度，观众可以看到他们面对生死考验时的勇气和决心。

除了制作水准和特效以外，电影也提出了一些深刻的思考。它让观众思考人类的未来和科技对人类生活的影响。电影中的人类面对的是一个无法想象的未来，但其中所体现的某些情境和问题却很贴近我们当下的现实。它也提醒我们，即使是未来科技再发达，人类的生存和共存问题也永远不会被完全解决。

总之，我认为《流浪地球2》是一部值得观看的电影。它不仅是一部充满刺激和惊险的科幻电影，还提出了一些深刻的思考，让人们思考科技和未来对人类的影响。

用pyhton写一份基于Nlp的流浪地球影评情感分析

以下是一个使用Python进行基于NLP的流浪地球影评情感分析的示例代码：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
import pandas as pd

# 加载停用词表
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 加载情感分析器
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

# 加载影评数据
reviews = pd.read_csv('reviews.csv')

# 分词、去除停用词和计算情感分数
scores = []
for review in reviews['text']:
    tokens = word_tokenize(review)
    filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
    score = sia.polarity_scores(' '.join(filtered_tokens))
    scores.append(score)

# 输出情感分数
for i in range(len(scores)):
    print('影评{}的情感分数为: {}'.format(i+1, scores[i]))

该代码使用NLTK库进行情感分析，首先加载了停用词表和情感分析器，然后读取了存储在CSV文件中的影评数据。接下来，对每一篇影评进行了分词、去除停用词和计算情感分数的处理，并将结果存储在一个列表中。最后，输出了每篇影评的情感分数。

在使用该代码时，需要将影评数据存储在名为'reviews.csv'的CSV文件中，并包含一个名为'text'的列，其中包含了每篇影评的文本内容。在输出结果中，每篇影评的情感分数包括了'neg'、'neu'、'pos'和'compound'四个指标，分别表示负面情感分数、中性情感分数、正面情感分数和综合情感分数。

该代码可以帮助我们深入了解观众对《流浪地球》的情感反应，从而提供有价值的参考和分析。