对一个句子情感分析时，里面包含多个目标词，都有哪些模型可以分别得出这个句子中每个目标词的情感倾向，请举出相应的示例和python

对于一个句子中多个目标词的情感分析，可以使用以下模型：

1. 基于规则的模型：通过事先定义好的规则来判断每个目标词的情感倾向。例如，可以定义一个情感词典，其中包含了一些常见的情感词及其情感极性，然后通过匹配词典中的词来判断句子中每个目标词的情感倾向。

2. 基于情感词典的模型：与基于规则的模型类似，但是情感词典是通过数据驱动的方式生成的。例如，可以使用情感词典WordNet，它包含了大量的单词及其情感极性，可以通过匹配词典中的词来判断句子中每个目标词的情感倾向。

3. 基于机器学习的模型：通过训练一个机器学习模型来学习句子中每个目标词的情感倾向。例如，可以使用支持向量机（SVM）或者朴素贝叶斯（Naive Bayes）等分类器来训练模型。

示例代码如下：

1. 基于规则的模型：

import re

def get_sentiment(word):
    positive_words = ['good', 'happy', 'excited']
    negative_words = ['bad', 'sad', 'angry']
    
    if word in positive_words:
        return 'positive'
    elif word in negative_words:
        return 'negative'
    else:
        return 'neutral'

def analyze_sentence(sentence):
    targets = re.findall(r'\b\w+\b', sentence)
    results = {}
    for target in targets:
        sentiment = get_sentiment(target)
        results[target] = sentiment
    return results

2. 基于情感词典的模型：

from nltk.corpus import wordnet as wn

def get_sentiment(word):
    synsets = wn.synsets(word)
    if not synsets:
        return 'neutral'
    
    synset = synsets[0]
    lemmas = synset.lemmas()
    if not lemmas:
        return 'neutral'
    
    lemma = lemmas[0]
    polarity = lemma.antonyms()[0].name() if lemma.antonyms() else lemma.name()
    if polarity.endswith('.a.01'):
        return 'positive' if polarity.startswith('good') else 'negative'
    else:
        return 'neutral'

def analyze_sentence(sentence):
    targets = re.findall(r'\b\w+\b', sentence)
    results = {}
    for target in targets:
        sentiment = get_sentiment(target)
        results[target] = sentiment
    return results

3. 基于机器学习的模型：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

def analyze_sentence(sentence):
    targets = re.findall(r'\b\w+\b', sentence)
    data = []
    for target in targets:
        data.append(target)
    
    vectorizer = CountVectorizer()
    X = vectorizer.fit_transform(data)
    
    clf = MultinomialNB()
    clf.fit(X, y)
    
    results = {}
    for i, target in enumerate(targets):
        x = vectorizer.transform([target])
        sentiment = clf.predict(x)[0]
        results[target] = sentiment
    return results

需要注意的是，以上代码仅为示例代码，实际使用时需要根据具体的需求进行修改和优化。