用python做一个基于词典的情感分析

好的，我可以为您提供一些思路。

首先，您需要一个情感词典，它包含了一些情感词汇，每个词汇都带有一个情感极性（如正向、负向、中性等）。可以使用已有的情感词典，比如BosonNLP、SnowNLP等，也可以自己构建一个情感词典。

接着，您需要对待分析的文本进行预处理，如去除停用词、标点符号等，并将文本分词。可以使用已有的中文分词工具，比如jieba。

然后，您需要计算每个词汇在情感词典中的情感极性值，并将所有词汇的情感极性值加权求和，得到整个文本的情感得分。可以根据情感词典中的规则来计算每个词汇的情感极性值，比如可以将正向词汇的分值设为+1，负向词汇的分值设为-1，中性词汇的分值设为0。

最后，您可以根据文本的情感得分来判断文本的情感极性，比如当情感得分大于0时，判定为正向情感；当情感得分小于0时，判定为负向情感；当情感得分等于0时，判定为中性情感。

下面是一个简单的示例代码：

import jieba

# 加载情感词典
emotion_dict = {}
with open('emotion_dict.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f.readlines():
        word, emotion = line.strip().split('\t')
        emotion_dict[word] = int(emotion)

# 分词和去除停用词
stopwords = set(open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8').read().split('\n'))
def preprocess(text):
    words = [w for w in jieba.cut(text) if w not in stopwords]
    return words

# 计算情感得分
def calculate_emotion_score(words):
    score = 0
    for word in words:
        if word in emotion_dict:
            score += emotion_dict[word]
    return score

# 判断情感极性
def predict_emotion(text):
    words = preprocess(text)
    score = calculate_emotion_score(words)
    if score > 0:
        return 'positive'
    elif score < 0:
        return 'negative'
    else:
        return 'neutral'

以上代码中，情感词典存储在`emotion_dict.txt`文件中，每行一个词汇和它的情感极性值，用`\t`分隔。停用词存储在`stopwords.txt`文件中，每行一个停用词。

您可以根据自己的需求对代码进行修改和优化。