snownlp.sentiment原理

SnowNLP的情感分析原理主要基于两个方面：朴素贝叶斯分类算法和情感词典。

朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯理论的分类方法，它通过计算待分类文本在每个类别下的条件概率，然后选取概率最大的那个类别作为待分类文本所属的类别。在SnowNLP中，朴素贝叶斯分类算法被用于对文本情感进行分类。

情感词典是一个包含了大量情感词汇及其情感极性的词典。在SnowNLP中，通过使用情感词典来对待分析文本进行情感极性判断。具体来说，SnowNLP将待分析文本中的每个词汇与情感词典中的词汇进行匹配，并计算出文本中所有情感词汇的情感极性得分。然后，根据这些得分来判断文本的情感倾向。

在实际情感分析中，SnowNLP将朴素贝叶斯分类算法和情感词典相结合，综合考虑两种方法的结果来判断文本的情感倾向。同时，SnowNLP还支持用户自定义情感词典，以提高情感分析的准确度。