对红楼梦进行中文自然语言处理的情感分析代码

以下代码演示了如何使用Python进行红楼梦的情感分析。假设已经构建好了情感词典和训练好了情感分类模型，可以按照以下步骤进行情感分析：

import jieba
import jieba.posseg as pseg
import pandas as pd
import numpy as np
import re
import codecs
from sklearn.externals import joblib

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

# 加载情感分类模型
clf = joblib.load('svm_model.pkl')

# 对红楼梦进行情感分析
def analyze_hlm():
    # 加载红楼梦文本
    with codecs.open('hongloumeng.txt', 'r', 'utf-8') as f:
        text = f.read()

    # 对红楼梦文本进行分词和词性标注
    words = pseg.cut(text)

    # 提取文本中的名词和动词
    nouns = []
    verbs = []
    for w in words:
        if w.flag.startswith('n'):
            nouns.append(w.word)
        elif w.flag.startswith('v'):
            verbs.append(w.word)

    # 统计文本中积极和消极情感词的数量
    pos_count = 0
    neg_count = 0
    for word in nouns + verbs:
        if word in posdict:
            pos_count += 1
        elif word in negdict:
            neg_count += 1

    # 构建特征向量
    X = np.array([pos_count, neg_count]).reshape(1, -1)

    # 进行情感分类
    pred = clf.predict(X)

    # 输出情感分析结果
    if pred == 1:
        print('红楼梦整体情感倾向为积极。')
    elif pred == -1:
        print('红楼梦整体情感倾向为消极。')
    else:
        print('红楼梦整体情感倾向为中性。')

需要注意的是，以上代码只是一个简单的示例，实际情感分析的过程会更加复杂，需要根据具体情况进行调整和优化。