SenticNet情感分析代码

SenticNet是一个基于概念的情感分析框架，它使用了一种称为"概念"的中间层来表示情感信息。以下是使用Python实现SenticNet情感分析的示例代码：

import requests
import json

def get_concept_sentiment(concept):
    url = "http://sentic.net/api/en/concept/" + concept + "/sentiments"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        data = json.loads(response.text)
        if 'polarity_value' in data:
            return float(data['polarity_value'])
    return None

def get_text_sentiment(text):
    concepts = text.split()
    sentiment = 0
    count = 0
    for concept in concepts:
        polarity = get_concept_sentiment(concept)
        if polarity is not None:
            sentiment += polarity
            count += 1
    if count > 0:
        return sentiment / count
    else:
        return 0

text = "I love this product! It's amazing!"
sentiment = get_text_sentiment(text)
print(sentiment)

在上面的代码中，`get_concept_sentiment()`函数通过调用SenticNet的API来获取给定概念的情感值。`get_text_sentiment()`函数接受一个字符串作为输入并将其拆分为单个概念，然后计算每个概念的情感值，并将它们的平均值作为整个文本的情感值返回。最后，我们将文本"I love this product! It's amazing!"的情感值打印出来。