python对txt情感极性分析

可以使用Python中的自然语言处理库NLTK来对txt文本进行情感极性分析。具体步骤如下：

1. 安装NLTK库：在命令行中输入`pip install nltk`。

2. 导入所需模块：在Python中导入nltk、re、string、collections模块。

3. 准备数据：将要进行情感分析的txt文本文件读取进来，保存为一个字符串变量。

4. 数据预处理：对文本进行分词、去除停用词、去除标点符号、词干化等操作。

5. 构建情感分析模型：使用已经标注好的情感数据集训练出一个分类器模型。

6. 对文本进行情感分析：使用训练好的模型对预处理后的文本进行情感分析，输出其情感极性。

以下是一个简单的示例代码：

import nltk
import re
import string
import collections

# 准备数据
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 数据预处理
# 分词
tokens = nltk.word_tokenize(text)
# 去除停用词
stopwords = nltk.corpus.stopwords.words('english')
tokens = [word for word in tokens if word.lower() not in stopwords]
# 去除标点符号
tokens = [word for word in tokens if word not in string.punctuation]
# 词干化
porter_stemmer = nltk.PorterStemmer()
tokens = [porter_stemmer.stem(word) for word in tokens]

# 构建情感分析模型
positive = open('positive_words.txt', 'r').read()
negative = open('negative_words.txt', 'r').read()
positive_tokens = nltk.word_tokenize(positive)
negative_tokens = nltk.word_tokenize(negative)
all_tokens = positive_tokens + negative_tokens
all_tokens = list(set(all_tokens))
t = [({word: (word in nltk.word_tokenize(x.lower())) for word in all_tokens}, x.split('/')[-1]) for x in positive.split('\n') + negative.split('\n')]
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(t)

# 对文本进行情感分析
# 将文本转换为特征向量
features = {word: (word in tokens) for word in all_tokens}
# 输出情感极性
print(classifier.classify(features))

其中，positive_words.txt和negative_words.txt是已经标注好的情感数据集，可以从网上下载。在这个示例中，使用了朴素贝叶斯分类器作为情感分析模型。