如果用jieba,做情感分析
时间: 2024-04-24 14:14:20 浏览: 16
,需要哪些步骤?
要进行中文情感分析,需要进行以下步骤:
1. 读取需要分析的文本。
2. 使用jieba分词工具对文本进行分词。
3. 根据已有词典或者自行构建情感词典,对分词后的词语进行情感值的计算。
4. 对每一句话的情感值进行求和,并进行正负极性的分类。
5. 最后根据情感值和极性进行情感分析的判断。
相关问题
jieba可以做情感分析吗
jieba是中文文本处理领域的重要工具之一,常用于中文分词、词频统计等任务。但是,jieba并不是专门用于情感分析的工具,需要结合其他工具或算法来实现。
情感分析是一种对文本中情感色彩进行判断和分析的技术,需要通过对文本进行情感词汇的提取和计算来实现。jieba可以通过对文本进行分词和词频统计,提取文本中的词汇信息,从而为情感分析提供基础数据支持。例如,使用jieba对一段话进行分词,可以得到其中包含的关键词汇,然后再用情感词典等工具进行情感极性的判断和计算,从而实现情感分析的目标。
除了jieba,还有很多其他中文文本处理工具和算法可以用于情感分析。例如,THULAC、SnowNLP等中文分词工具,以及情感词典、机器学习算法等。因此,实现情感分析需要根据具体应用场景和需求选择合适的工具和算法组合。
如果用jieba,做情感分析,用python示例,3.6版本
可以参考以下代码示例:
```python
import jieba
import jieba.analyse
import jieba.posseg as pseg
# 设置停用词
stop_words = set(['的', '了', '在', '是', '我', '你', '他', '她'])
# 分词和提取关键词
def preprocess(text):
# 去除标点符号和空格
text = text.replace('\n', '').replace('\r', '').replace('\t', '').replace(' ', '')
# 分词
words = pseg.cut(text)
# 提取名词和动词作为关键词
keywords = []
for word, flag in words:
if flag.startswith('n') or flag.startswith('v'):
if word not in stop_words:
keywords.append(word)
return keywords
# 加载情感词典
def load_dict(filename):
sents = {}
with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f.readlines():
s = line.strip().split('\t')
if len(s) == 1:
continue
word = s[0]
score = s[1]
if '-' in score:
score = score.split('-')[0]
else:
score = score.split('+')[0]
sents[word] = float(score)
return sents
# 计算情感得分
def sentiment_score(text, pos_dict, neg_dict):
words = preprocess(text)
pos_score, neg_score = 0, 0
for word in words:
if word in pos_dict:
pos_score += pos_dict[word]
if word in neg_dict:
neg_score += neg_dict[word]
return pos_score - neg_score
# 主函数
if __name__ == '__main__':
# 加载情感词典
pos_dict = load_dict('pos.txt')
neg_dict = load_dict('neg.txt')
# 示例
text = '这个电影真的很好看,演员演技都很棒,剧情也很精彩!'
score = sentiment_score(text, pos_dict, neg_dict)
print('情感得分:', score)
```
其中,pos.txt和neg.txt是情感词典文件,里面存储了正向和负向情感的词语及其得分。在本例中,我们使用jiba进行中文分词和提取关键词,然后根据情感词典计算情感得分。
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