loughran and mcdonald情感词典中文版
时间: 2023-12-15 08:02:25 浏览: 122
《Loughran and McDonald情感词典中文版》是一部涵盖广泛情感词汇的辞典,它包括了来自各种文学作品、日常用语以及专业领域的情感词汇和表达方式。这本词典在情感和情绪研究领域具有重要的参考价值,它为读者提供了一个全面的情感词汇库,帮助人们更好地理解和表达自己的情感状态。
《Loughran and McDonald情感词典中文版》的内容丰富多样,涵盖了愤怒、快乐、悲伤、恐惧、惊讶等各种情感类型及其相应的表达方式。这对于语言学者、心理学家、作家以及广大读者来说都是一部不可或缺的工具书。词典中精心整理了大量的情感词汇,并提供了详细的释义和用法示例,有助于读者更准确地理解情感词汇的内涵和情感表达的方式。
《Loughran and McDonald情感词典中文版》不仅对汉语读者有着重要的指导作用,也为外国人学习汉语提供了宝贵的资源。通过这本词典,读者可以深入了解汉语中丰富多彩的情感词汇,从而更好地融入和理解中国文化。
总之,这部情感词典的中文版为我们提供了一个全面而丰富的情感词汇宝库,它将对我们的情感和情绪表达提供有力的支持,对我们提高情感智慧和语言表达能力有着重要的意义。
相关问题
sentiment_df 字典生成 loughran-mcdonald
sentiment_df是针对Loughran-McDonald情感分析词典生成的一个带有情感得分的数据框。Loughran-McDonald情感分析词典是一种常用的基于词典的情感分析方法,其基本思想是根据单词在语料库中出现的频次以及其在特定主题中的频次推断其情感极性。该词典中包含了6000余个财务相关的单词,并将情感极性分为正面、负面和中性三种。
生成sentiment_df字典的过程通常包括以下几个步骤。首先,需要对需要分析的文本进行分词,并将分词后的文本去除停用词等无关词汇,以便更精确地测量各种情感极性的得分。接下来,需要使用Loughran-McDonald情感分析词典中的情感词表对分词后的文本进行情感词筛选。对于每一个正面或负面的情感词,都可以根据其在Loughran-McDonald情感分析词典中的得分,计算出其在文本中所占的情感得分。对于每篇文本来说,可以得到一组正面得分和负面得分,并以此生成sentiment_df字典。
在使用sentiment_df字典进行分析时,可以将其与其他数据框进行连接,以便进一步探究文本的情感走向。例如,可以通过将分析文本的发布日期、大小、来源等信息与sentiment_df字典进行连接,进一步了解情感得分在时间、空间和社交媒体平台等不同维度上的变化趋势。此外,还可以利用可视化工具对sentiment_df字典进行可视化处理,以便更直观地展示文本情感走向和分析结果。
总之,sentiment_df字典生成是Loughran-McDonald情感分析方法中的重要步骤,它提供了一种基于词频和情感词分析的情感分析方法,可以在金融、企业舆情等领域发挥重要作用。
对excel中的中文文本进行基于词典的情感分析
对excel中的中文文本进行基于词典的情感分析,可以通过以下步骤实现:
1. 获取中文情感词典,例如Loughran-McDonald情感词典或知网情感词典。
2. 将excel中的中文文本提取出来,可以使用Python中的pandas库或者其他工具实现。
3. 对于每个中文文本,将其进行分词,可以使用jieba库或者其他中文分词工具。
4. 对于每个分词后的词语,在情感词典中查找其情感极性值,如正向情感、负向情感或中性情感。
5. 计算文本的情感得分,可以采用简单的加权平均或其他方法。
6. 将情感得分保存到excel中,可以使用Python中的xlwt或者其他工具实现。
需要注意的是,情感词典的准确性和完整性对情感分析的结果有重要影响,因此需要选择合适的情感词典,并且根据实际情况进行适当的调整和扩充。
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