sentiment_score.append(score)

这段代码是在上一段代码的基础上，将每个title的情感得分添加到sentiment_score列表中。具体地，每次在循环中计算出当前title的情感得分，并将其赋值给score变量。然后，使用sentiment_score.append(score)将score添加到sentiment_score列表的末尾。这样，在循环结束后，sentiment_score列表就包含了当前日期所有title的情感得分。

相关问题

import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba.analyse import jieba.posseg as pseg from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt # 设置请求头，模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 获取网页内容 def get_html(url): resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = resp.apparent_encoding html = resp.text return html # 获取新闻列表 def get_news_list(url): html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') news_list = soup.find_all('a', class_="news_title") return news_list # 对文本进行情感分析 def sentiment_analysis(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments # 对文本进行关键词提取 def keyword_extraction(text): keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'vn', 'v')) return keywords # 对新闻进行分析 def analyze_news(url): news_list = get_news_list(url) senti_scores = [] # 情感分数列表 keyword_dict = {} # 关键词词频字典 for news in news_list: title = news.get_text().strip() link = news['href'] content = get_html(link) soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') text = soup.find('div', class_='article').get_text().strip() # 计算情感分数 senti_score = sentiment_analysis(text) senti_scores.append(senti_score) # 提取关键词 keywords = keyword_extraction(text) for keyword in keywords: if keyword[0] in keyword_dict: keyword_dict[keyword[0]] += keyword[1] else: keyword_dict[keyword[0]] = keyword[1] # 绘制情感分数直方图 plt.hist(senti_scores, bins=10, color='skyblue') plt.xlabel('Sentiment Score') plt.ylabel('Number of News') plt.title('Sentiment Analysis') plt.show() # 输出关键词词频排名 keyword_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top 10 keywords:') for i in range(10): print('{}. {} - {:.2f}'.format(i+1, keyword_list[i][0], keyword_list[i][1])) if __name__ == '__main__': url = 'https://www.sina.com.cn/' analyze_news(url)

这是一段Python代码，用于对新闻进行情感分析和关键词提取。它使用了requests库来获取网页内容，使用BeautifulSoup库来解析HTML文档，使用jieba库来进行中文分词和关键词提取，使用SnowNLP库来进行情感分析，使用matplotlib库来绘制情感分数直方图。在主函数中，它调用了get_news_list()函数来获取新闻列表，然后对每篇新闻进行情感分析和关键词提取，并将情感分数和关键词词频存储到列表和字典中。最后，它绘制情感分数直方图，输出关键词词频排名。

帮我写一个python代码爬取https://www.amazon.com/SAMSUNG-Factory-Unlocked-Android-Smartphone/product-reviews/B0BLP57HTN/ref=cm_cr_dp_d_show_all_btm?ie=UTF8&reviewerType=all_reviews的评论，并将其分词，清洗后进行情感分析

好的，为了实现这个功能，我们需要使用Python中的一些额外库。具体来说，我们需要使用requests库来发送HTTP请求，使用BeautifulSoup库来解析HTML页面，使用nltk库进行分词和情感分析。

如果你还没有安装nltk库，可以通过以下命令在终端中安装：

pip install nltk

接下来是代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize

def analyze_review(review):
    sid = SentimentIntensityAnalyzer()
    sentences = sent_tokenize(review)
    compound_scores = []
    for sentence in sentences:
        words = word_tokenize(sentence)
        compound_scores.append(sid.polarity_scores(sentence)['compound'])
    return sum(compound_scores) / len(compound_scores)

def clean_text(text):
    # 去除多余空格和换行符
    text = text.strip()
    # 去除标点符号
    text = ''.join(c for c in text if c.isalnum() or c.isspace())
    # 转换为小写
    text = text.lower()
    return text

def get_reviews(url):
    # 发送请求
    response = requests.get(url)
    # 解析HTML页面
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 找到评论区的div
    reviews = soup.find_all('div', {'class': 'a-section review aok-relative'})
    # 遍历每个评论并提取信息
    for review in reviews:
        # 提取评论的标题
        title = review.find('a', {'class': 'a-size-base a-link-normal review-title a-color-base review-title-content a-text-bold'}).text.strip()
        # 提取评论的内容
        content = review.find('span', {'class': 'a-size-base review-text review-text-content'}).text.strip()
        # 清洗评论文本
        content = clean_text(content)
        # 进行情感分析
        score = analyze_review(content)
        # 输出评论信息和情感分数
        print(f'Title: {title}\nContent: {content}\nScore: {score}\n\n')

# 爬取的商品评论页面URL
url = 'https://www.amazon.com/SAMSUNG-Factory-Unlocked-Android-Smartphone/product-reviews/B0BLP57HTN/ref=cm_cr_dp_d_show_all_btm?ie=UTF8&reviewerType=all_reviews'
get_reviews(url)

这个代码示例会爬取指定亚马逊商品的评论，并对每个评论进行情感分析。具体来说，它会使用NLTK中的VADER情感分析器对每个句子进行情感分析，然后将所有句子的分数取平均值作为整个评论的情感分数。请注意，情感分析并不是一项完美的技术，它的准确性和可信度都受到很多因素的影响，因此结果仅供参考。