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。