请给出合并情感词典的代码
时间: 2024-02-20 07:59:36 浏览: 32
以下是一个简单的合并情感词典的代码:
```python
# 导入需要的模块
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取原始情感词典1
df1 = pd.read_csv('sentiment_dict_1.csv', encoding='utf-8')
# 读取原始情感词典2
df2 = pd.read_csv('sentiment_dict_2.csv', encoding='utf-8')
# 合并情感词典
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
# 去重
df.drop_duplicates(subset=['word'], inplace=True)
# 保存合并后的情感词典
df.to_csv('sentiment_dict_merged.csv', index=False, encoding='utf-8')
```
其中,`sentiment_dict_1.csv` 和 `sentiment_dict_2.csv` 分别为两个原始的情感词典文件,可以根据实际情况修改文件名和路径。合并后的情感词典保存在 `sentiment_dict_merged.csv` 文件中,也可以根据实际情况修改保存路径。
相关问题
写出基于情感词典的情感分析代码
以下是基于情感词典的情感分析代码示例:
```
import jieba
import codecs
# 加载情感词典
posdict = []
negdict = []
with codecs.open('posdict.txt', 'r', 'utf-8') as f:
for line in f:
posdict.append(line.strip())
with codecs.open('negdict.txt', 'r', 'utf-8') as f:
for line in f:
negdict.append(line.strip())
# 分词并统计情感词汇
def sentiment(text):
words = jieba.cut(text)
poscount =
negcount =
for word in words:
if word in posdict:
poscount += 1
elif word in negdict:
negcount += 1
if poscount > negcount:
return 'positive'
elif poscount < negcount:
return 'negative'
else:
return 'neutral'
```
以上代码中,我们首先加载了情感词典,然后定义了一个 sentiment 函数,该函数接受一段文本作为输入,使用 jieba 分词工具将文本分词,并统计其中的情感词汇。如果正向情感词汇的数量大于负向情感词汇的数量,则返回 positive;如果负向情感词汇的数量大于正向情感词汇的数量,则返回 negative;否则返回 neutral。
基于知网情感词典的情感分析代码
以下是基于知网情感词典的情感分析代码示例,使用Python实现:
```python
import jieba
# 加载情感词典
def load_sentiment_dict(file_path):
sentiment_dict = {}
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
word, score = line.strip().split('\t')
sentiment_dict[word] = float(score)
return sentiment_dict
sentiment_dict = load_sentiment_dict('sentiment_dict.txt')
# 计算情感得分
def get_sentiment_score(text):
words = jieba.lcut(text)
sentiment_score = 0
for word in words:
if word in sentiment_dict:
sentiment_score += sentiment_dict[word]
return sentiment_score
# 测试代码
text = '这个产品真的很好用,非常满意'
sentiment_score = get_sentiment_score(text)
if sentiment_score > 0:
print('该文本为积极情感')
elif sentiment_score < 0:
print('该文本为消极情感')
else:
print('该文本为中性情感')
```
其中,'sentiment_dict.txt'是情感词典文件的文件名,每行格式为“词语\t情感得分”。'jieba'是一个中文分词库,需要先安装并导入。在计算情感得分时,首先使用jieba库对文本进行分词,然后对每个分词进行情感得分累加,最后根据得分正负值判断情感极性。需要注意的是,该情感分析代码是基于单个文本的情感分析,如果需要对文本集合进行情感分析,可以使用相应的循环或apply函数实现。
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