python 情感分析 中文的情感分析 代码示例
时间: 2023-09-02 07:08:54 浏览: 88
您好,以下是 Python 对中文文本进行情感分析的示例代码:
```python
import jieba
from snownlp import SnowNLP
def sentiment(text):
words = list(jieba.cut(text))
s = SnowNLP(' '.join(words))
return s.sentiments
text = '这个电影真的很好看'
score = sentiment(text)
if score >= 0.5:
print('积极情绪')
else:
print('消极情绪')
```
希望对您有所帮助!现在,我们来听一个笑话吧:为什么孔雀会开屏?因为它没法关窗!
相关问题
python中文文本情感分析代码
Python中有很多可用于中文文本情感分析的库,比如jieba分词、情感词典等。下面是一个简单的中文文本情感分析代码示例:
```python
import jieba
# 情感词典
posdict = []
negdict = []
# 加载情感词典
with open('positive.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
posdict.append(line.strip())
with open('negative.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
negdict.append(line.strip())
# 分析文本情感
def sentiment(text):
words = jieba.cut(text)
poscount = 0
negcount = 0
for word in words:
if word in posdict:
poscount += 1
elif word in negdict:
negcount += 1
if poscount > negcount:
return 'positive'
elif poscount < negcount:
return 'negative'
else:
return 'neutral'
```
这个示例代码使用了jieba分词库对输入文本进行分词,并将分词结果与情感词典进行匹配,最后计算出正向情感词和负向情感词的数量,根据数量比较得出文本情感。需要注意的是,这个示例代码的情感分析方法比较简单,如果需要更精准的结果可以考虑使用其他的中文文本情感分析方法。
python 中文情感分析代码
Python中文情感分析代码主要有以下几个步骤:
1. 数据预处理:首先需要将中文文本进行分词处理,将一段文本拆分成一个个词语。可以使用jieba库来进行中文分词操作。
2. 构建情感词典:情感词典是一个包含了积极和消极情感词汇的词典。可以根据实际需求,手动构建或者使用已有的情感词典。
3. 计算情感得分:对于每个词语,根据其在情感词典中的情感极性,为其赋予一个情感得分。比如,积极情感词可以赋予一个正数,消极情感词可以赋予一个负数。
4. 情感聚合:将所有词语的情感得分累加起来,得到文本的情感得分。
下面是一个简单的示例代码:
```
import jieba
def sentiment_analysis(text):
seg_list = jieba.cut(text) # 对文本进行分词
words = list(seg_list)
positive_words = ['好', '赞', '喜欢'] # 积极情感词汇
negative_words = ['坏', '差', '讨厌'] # 消极情感词汇
sentiment_score = 0 # 情感得分
for word in words:
if word in positive_words:
sentiment_score += 1
elif word in negative_words:
sentiment_score -= 1
if sentiment_score > 0:
print("这是一个积极的文本。")
elif sentiment_score < 0:
print("这是一个消极的文本。")
else:
print("这是一个中性的文本。")
text = "这本书真的很好看,推荐给大家!"
sentiment_analysis(text)
```
需要注意的是,以上代码只是一个简单的情感分析示例,实际中文情感分析涉及到更复杂的技术和算法,比如使用机器学习方法构建情感分类模型等。
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