简述情感词典实现流程。

情感词典是一种基于词汇的情感分类方法，常用于文本情感分析。情感词典实现流程一般包括以下几个步骤：

1. 收集情感词汇：从词典、网络等渠道收集情感词汇，包括积极、消极和中性词汇。

2. 建立情感词典：将情感词汇以及它们的情感极性（积极、消极或中性）存储到一个词典中。

3. 分词：对待分析的文本进行分词处理，将文本切分为一个个词语。

4. 匹配情感词：将分词后的文本中每个词语与情感词典中的词汇进行匹配，如果匹配成功，则将该词的情感极性记为该文本的情感极性。

5. 计算情感得分：将文本中所有词语的情感极性得分进行加权求和，得到该文本的情感得分。

6. 分类判断：根据情感得分判断文本的情感分类，如积极、消极或中性。

需要注意的是，情感词典方法的准确性受到词典质量的制约，因此需要不断完善和更新词典以提高准确性。

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（7） 简述情感词典实现流程。

情感词典通常是由人工标注的一系列词语及其对应的情感极性（如积极、消极、中性）构成的，用于帮助计算机自动分析文本情感倾向。其实现流程一般包括以下几个步骤：

1. 收集语料：情感词典需要依赖大量的文本语料来构建，因此首先需要收集相关语料库。

2. 词语筛选：从语料库中筛选出具有情感色彩的词语，如形容词、副词、动词、名词等。

3. 人工标注：对筛选出的词语进行人工标注，标注其情感极性，如积极、消极、中性等。

4. 词语分类：将标注好情感极性的词语按照其情感倾向分类，构建情感词典。

5. 词语扩展：根据实际需求和使用场景，可以对情感词典进行扩展，增加新词语或修改已有词语的情感极性。

6. 应用：将情感词典应用于文本情感分析中，可通过匹配文本中的词语与情感词典进行情感倾向的判断，并进一步进行情感分类或情感分数的计算。

需要注意的是，情感词典的准确性和覆盖范围对情感分析结果影响很大，因此在构建和应用情感词典时需慎重考虑。