python snownlp

### 使用SnowNLP进行中文文本处理

#### 安装SnowNLP库
为了使用SnowNLP，首先需要安装该库。可以通过pip命令来完成安装：

pip install snownlp

#### 初始化SnowNLP对象
创建一个`SnowNLP`实例时传入待处理的字符串作为参数。需要注意的是输入应当是Unicode编码形式。

from snownlp import SnowNLP

text = "这是一段测试文字"
s = SnowNLP(text)

#### 文本分词
通过访问`s.words`属性可以获得经过分词后的词语列表[^4]。

print(s.words)

#### 获取句子分割结果
如果希望获取文档中的各个独立句子，则可通过`s.sentences`获得这些信息。

for sentence in s.sentences:
    print(sentence)

#### 进行情感分析
对于给定的一句话或者多句话的情感倾向评估，可利用`s.sentiments`得到介于0到1之间的小数值表示情绪极性程度；接近1代表更积极的情绪表达。

positive_prob = s.sentiments
if positive_prob >= 0.5:
    sentiment_label = 'Positive'
else:
    sentiment_label = 'Negative'

print(f"The text is {sentiment_label} with probability {positive_prob}")

#### 将繁体转换为简体汉字
当遇到繁体字符串时，可以直接调用`.han`属性将其转化为对应的简化版本[^2]。

traditional_text = u"這是一個測試"
s_traditional = SnowNLP(traditional_text)

simplified_text = s_traditional.han
print(simplified_text)

#### 提取关键词与生成摘要
还可以基于TF-IDF算法提取出最重要的几个词汇作为关键词，并自动生成一段简洁明了的文章概要。

keywords = s.keywords(5)  # 默认数量为5个关键词
summary_sentences = s.summary(3)  # 默认数量为3句总结

print("Keywords:", keywords)
print("\nSummary:")
for sent in summary_sentences:
    print(sent)