python 中文新闻情感分析

情感分析是一种基于自然语言处理和机器学习技术的文本分析方法，用于确定文本中的情感色彩。Python中有许多库可以用于中文文本情感分析，如jieba、pandas、numpy、scikit-learn等。

下面是一个简单的Python代码示例，使用jieba分词和情感词典进行中文新闻情感分析：

import jieba
import pandas as pd

# 读取情感词典
sentiment_dict = pd.read_excel('sentiment_dict.xlsx')

def sentiment_analysis(text):
    # 分词
    words = jieba.cut(text)
    # 计算情感值
    sentiment_score = 0
    for word in words:
        if word in sentiment_dict['word'].values:
            sentiment_score += sentiment_dict.loc[sentiment_dict['word'] == word, 'score'].values[0]
    if sentiment_score > 0:
        return 'positive'
    elif sentiment_score < 0:
        return 'negative'
    else:
        return 'neutral'

# 测试代码
text = '中国队在世界杯上获得了胜利。'
print(sentiment_analysis(text)) # 输出：positive

在上述代码中，我们使用了一个情感词典（sentiment_dict.xlsx），其中包含了一些中文情感词及其对应的情感值。首先我们读取情感词典，然后对输入文本进行分词，并计算每个词的情感值。最后根据文本的情感值来判断情感色彩。