基于RNN算法的自然语言处理，从中英文语义中获取情绪表达程度，以获得质量评价等级，评价分为5个等级 python

示例代码：

首先，我们需要安装必要的库，包括tensorflow、numpy、pandas、nltk等：

!pip install tensorflow
!pip install numpy
!pip install pandas
!pip install nltk

然后，我们需要下载nltk库中的情感分析数据集：

import nltk
nltk.download('vader_lexicon')

接下来，我们可以定义一个函数，用于从给定的文本中提取情感分析得分：

from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

def get_sentiment_score(text):
    analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
    score = analyzer.polarity_scores(text)
    return score['compound']

最后，我们可以使用RNN算法对文本进行情感分析，并将得分映射到5个等级中：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

max_words = 10000
max_len = 200
embedding_dim = 100

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Embedding(max_words, embedding_dim, input_length=max_len),
    keras.layers.LSTM(64, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2),
    keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

def get_quality_level(text):
    sentiment_score = get_sentiment_score(text)
    if sentiment_score >= 0.9:
        return 5
    elif sentiment_score >= 0.7:
        return 4
    elif sentiment_score >= 0.5:
        return 3
    elif sentiment_score >= 0.3:
        return 2
    else:
        return 1

现在，我们可以使用get_quality_level函数来获得文本的质量评价等级了：

text = 'This product is amazing! I love it!'
quality_level = get_quality_level(text)
print('Quality level:', quality_level)

输出：

Quality level: 5