python查找分句的情感词,记录正面还是负面,以及位置。
时间: 2024-05-13 16:13:38 浏览: 9
可以使用第三方库来实现这个功能,比如可以使用情感词典库来实现。
具体的做法是:
1. 安装情感词典库:
```
pip install snownlp
```
2. 使用情感词典库查找分句中的情感词:
```python
from snownlp import SnowNLP
def find_sentiment_words(sentence):
s = SnowNLP(sentence)
return s.sentiments
```
上述代码会返回一个浮点数,表示分句的情感极性,值越接近 1 表示正面情感,值越接近 0 表示负面情感。
你也可以使用情感词典库的 `sentiments` 方法来获取分句中的情感词:
```python
def find_sentiment_words(sentence):
s = SnowNLP(sentence)
return s.words, s.sentiments
```
上述代码会返回一个列表,表示分句中的情感词,以及情感词的位置。
你还可以使用情感词典库的其他功能,比如分句分词、关键词提取等。
希望这些内容对你有帮助。
相关问题
查找分句的情感词,记录正面还是负面,以及位置。
好的,我可以用中文来回答你的问题。
如果你想要查找一个句子中的情感词,并记录它们是正面还是负面情感,以及它们在句子中的位置,你可以使用一个情感词典。情感词典是一种用于标记文本中情感词的工具,它通常会提供每个词的正面或负面情感分类,以及词的权重(即情感强度)。
你可以使用自然语言处理工具(如 Python 的 NLTK 库)来加载一个情感词典,然后使用正则表达式或分词工具(如 jieba)来分析句子中的每个词,并检查它是否在情感词典中。如果在,你可以使用情感词典中给出的信息来记录这个词的情感和位置。
例如,假设你有一个情感词典,其中包含了以下信息:
| 词 | 情感 | 权重 |
| --- | --- | --- |
| 开心 | 正面 | 5 |
| 高兴 | 正面 | 4 |
| 伤心 | 负面 | 3 |
| 悲伤 | 负面 | 2 |
现在,假设你有一个句子:"我今天很开心,因为我的朋友来了。"
你可以使用分词工具将句子分成单独的词:"我 今天 很 开心 , 因为 我 的 朋友 来 了
Python中文分句
Python中文分句是指将一段中文文本划分成多个句子,通常使用标点符号(如句号、问号、感叹号等)来进行划分。在Python中,可以使用一些第三方库(如jieba、pynlpir等)来进行中文分句。这些库都提供了分词和分句功能,可以帮助我们更方便地处理中文文本。
例如,使用jieba库的cut方法进行中文分词,再结合正则表达式进行分句:
```
import jieba
import re
text = "Python中文分句示例。使用jieba库进行分词,再结合正则表达式进行分句。"
sentences = re.split('[。?!]', text)
for sentence in sentences:
print(sentence.strip())
```
这段代码会输出以下结果:
```
Python中文分句示例
使用jieba库进行分词,再结合正则表达式进行分句
```
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