python怎么利用词典对进行情感分析

2021-01-17 08:09:15 字数 2514 阅读 2767

1楼:

这个非常复杂,如果用词典,工程会非常庞大

怎样用python处理文本情感分析

2楼:心晴忆师

python 有良好的程序包可以进**感分类,那就是python 自然语言处理包,natural language toolkit ,简称nltk 。nltk 当然不只是处理情感分析,nltk 有着整套自然语言处理的工具,从分词到实体识别,从情感分类到句法分析,完整而丰富,功能强大。

如何用python做情感分析

3楼:混小子爱

可以使用snownlp包,也可以用nltk 和 scikit-learn 结合,或者自己写算法实现。

简单话就是情感词典的匹配,想提高效果的需要考虑特征之间的搭配,语法顺序等,可以查询搜索相关的入门例子和算法详细了解。

如何使用python做中文情感分析

4楼:腾讯电脑管家

pip install snownlppip install -u

textblobpython -m textblob.download_corpora

有大神会用python做网络评**本的情感分析么?有偿

5楼:匿名用户

这个自学一会就会了,给你一个模型,自己研究一下,没那么难。

importjieba

importnltk.classify.util

fromnltk.classifyimport*****bayesclassifier

fromnltk.corpusimportnames

defword_feats(words):

returndict([(word,true)forwordinwords])

text1=open(r"积极.txt","r").read()

seg_list=jieba.cut(text1)

result1="".join(seg_list)

text2=open(r"消极.txt","r").read()

seg_list=jieba.cut(text2)

result2="".join(seg_list)

#数据准备

positive_vocab=result1

negative_vocab=result2

#特征提取

positive_features=[(word_feats(pos),'pos')forposinpositive_vocab]

negative_features=[(word_feats(neg),'neg')forneginnegative_vocab]

train_set=negative_features+positive_features

#训练模型

classifier=*****bayesclassifier.train(train_set)

#实战测试

neg=0

pos=0

sentence=input("请输入一句你喜欢的话:")

sentence=sentence.lower()

seg_list=jieba.cut(sentence)

result1="".join(seg_list)

words=result1.split("")

forwordinwords:

classresult=classifier.classify(word_feats(word))

ifclassresult=='neg':

neg=neg+1

ifclassresult=='pos':

pos=pos+1

print('积极:'+str(float(pos)/len(words)))

print('消极:'+str(float(neg)/len(words)))

github中的python程序编写的基于中文文本的情感分析怎么运行

6楼:匿名用户

麻烦你吧问题描述清楚,如果你想问github上的某个项目怎么使用,麻烦吧项目名发出来,你这样问题很难解决

用python做情感分析是text processing是自己搜集的数据吗

7楼:匿名用户

提供了一组操作协议接口,主要用于规定采用哪种协议进行数据的读写,它内部包含一个传输类(ttransport)成员对象,通过ttransport对象从输入输出流中读写数据;

它规定了很多读写方式,例如:

readbyte()

readdouble()

readstring()

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