对文本内容进行情感分析代码

文本情感分析通常是自然语言处理中的一个任务，它涉及到通过算法或模型来识别和提取文本中表达的情绪倾向。在Python中，我们可以使用一些流行的库如NLTK、TextBlob、VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) 或者深度学习框架如BERT、transformers等来进行情感分析。

以下是一个简单的例子，使用TextBlob库对英文文本进行情感极性分析：

from textblob import TextBlob

def sentiment_analysis(text):
    analysis = TextBlob(text)
    if analysis.sentiment.polarity > 0:
        return 'positive'
    elif analysis.sentiment.polarity < 0:
        return 'negative'
    else:
        return 'neutral'

text = "我很喜欢这部电影"
print(sentiment_analysis(text))  # 输出可能是 'positive'

对于更复杂的情感分析，可能需要预训练模型，并结合机器学习或深度学习技术，比如使用 transformers 库的 Hugging Face 预训练模型，如BERT或RoBERTa：

from transformers import pipeline

sentiment_pipeline = pipeline('sentiment-analysis')
input_text = "这部电影真的让我感到很开心"
output = sentiment_pipeline(input_text)
print(output[0]['label'])  # 输出可能是 'POSITIVE'