中文情感分析 python 基于情感知识的方法

中文情感分析是指对中文文本中表达的情绪进行自动化的识别与分类，已广泛应用于社交媒体分析、舆情监控、消费者行为分析等领域。Python语言在中文情感分析的应用中得到了广泛的运用，其基于情感知识的方法也成为了目前比较常用的一种方法。

基于情感知识的方法是指利用人工编写的情感词典和规则，对文本中的情感进行分析。情感词典是包含大量情感相关词汇及其情感极性的词库，例如NTUSD情感词典、知网情感词典等。规则是指依据情感知识的一些规则，通过对文本中的情感预处理、特征提取与分类等过程，进行情感分析。

具体来说，基于情感知识的中文情感分析主要包括如下步骤：1.对文本进行分词和词性标注；2.筛选出情感相关的词汇；3.计算文本中情感词汇的情感极性得分；4.根据得分和一定的规则进行情感分类和情感强度的评估。

基于情感知识的方法具有可解释性强、精度高等优点，但也存在情感词典收集和规则设计不易的问题。因此，其准确度仍需进一步提高。同时，基于深度学习的方法也在逐渐发展，将成为未来中文情感分析的主要趋势。