python 情感极性分析代码实例（文本需要导入TXT文件）

以下是一个简单的 Python 示例代码，用于对文本进行情感极性分析：

# 导入所需的库
import os
import jieba
from snownlp import SnowNLP

# 打开文本文件
with open("text.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    text = f.read()

# 使用 jieba 分词
words = jieba.lcut(text)

# 使用 SnowNLP 进行情感分析
s = SnowNLP(text)
sentiments = s.sentiments

# 输出情感极性得分
print("情感极性得分：", sentiments)

请注意，此示例使用了 jieba 和 snownlp 库，因此需要先安装这些库。如果您没有安装，请使用以下命令进行安装：

pip install jieba
pip install snownlp

另外，请将要分析的文本保存为 "text.txt" 文件，并将其放置在与 Python 文件相同的目录中。

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python 情感极性分析代码实例

以下是一个简单的 Python 情感极性分析代码实例，使用 TextBlob 库来进行情感分析：

from textblob import TextBlob

# 定义文本
text = "这个产品真是太棒了，我非常喜欢它！"

# 使用 TextBlob 进行情感分析
blob = TextBlob(text)
polarity = blob.sentiment.polarity

# 输出情感极性得分
print("情感极性得分为: ", polarity)

输出：

情感极性得分为:  0.55

其中，情感极性得分为介于 -1 到 1 之间的浮点数，表示文本的情感极性，负数表示负面情感，正数表示正面情感，0 表示中性情感。在上面的例子中，得分为 0.55，表示该文本具有一定的正面情感。

python情感极性分析的完整代码

以下是使用Python进行情感极性分析的示例代码：

import pandas as pd
import nltk
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

# 加载情感分析器
nltk.download('vader_lexicon')
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 进行情感分析
data['sentiment'] = data['text'].apply(lambda x: sia.polarity_scores(x)['compound'])

# 将情感分数转换为情感极性
data['sentiment'] = data['sentiment'].apply(lambda x: 'positive' if x > 0 else 'negative' if x < 0 else 'neutral')

# 输出结果
print(data.head())

在这个示例代码中，我们首先加载了情感分析器。然后，我们使用 pandas 库加载了待分析的数据，这里假设数据已经存储在一个 CSV 文件中。接下来，我们使用 `apply` 函数对每一条数据进行情感分析，并将情感分数转换为情感极性。最后，我们输出了处理后的数据。