生成情感分析算法对每个评教指标的文本数据进行情感极性计算代码

以下是一个简单的情感分析算法，可以对每个评教指标的文本数据进行情感极性计算：

import nltk
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

# 初始化情感分析器
nltk.download('vader_lexicon')
sid = SentimentIntensityAnalyzer()

# 定义情感极性计算函数
def get_sentiment_polarity(text):
    scores = sid.polarity_scores(text)
    return scores['compound']

# 示例
text = "这门课程讲解清晰，作业难度适中，老师也很负责任。"
sentiment_polarity = get_sentiment_polarity(text)
print(sentiment_polarity)

在上面这个例子中，我们首先使用 `nltk` 库中的 `SentimentIntensityAnalyzer` 类初始化了一个情感分析器，然后定义了一个 `get_sentiment_polarity` 函数，该函数接受一个字符串参数 `text`，并返回该字符串的情感极性值，即一个范围在 -1 到 1 之间的实数，数值越大表示情感越积极，数值越小表示情感越消极。最后，我们对一个示例字符串进行了测试，并打印出其情感极性值。

你可以使用类似的代码来对每个评教指标的文本数据进行情感极性计算。具体来说，你需要将每个评教指标的文本数据传递给 `get_sentiment_polarity` 函数，并将返回的情感极性值存储在相应的变量中。最后，你可以使用这些变量来进行进一步的分析和可视化。