自然语言处理 python中文情感分析分类和英文情感分析的库和方法汇总

情感分析是自然语言处理中的一个常见任务。以下是用 Python 写的一个简单的情感分析分类函数的代码示例：

import jieba

import numpy as np

def sentiment_analysis(text):

# 读取情感词典

sentiment_words = []

with open('sentiment_words.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:

for line in f:

word, sentiment = line.strip().split()

sentiment_words.append((word, int(sentiment)))

# 分词

words = list(jieba.cut(text))

# 统计情感词数量

sentiment_count = 0

for word, sentiment in sentiment_words:

if word in words:

sentiment_count += sentiment

# 分类

if sentiment_count > 0:

return '正面情感'

elif sentiment_count < 0:

return '负面情感'

else:

return '中立情感'

在这个代码示例中，我们使用了结巴分词（jieba）对文本进行分词，并读取了情感词典，统计了文本中的情感词数量，最后根据情感词数量的正负判断文本的情感。

注意：此代码仅作为示例，在实际应用中可能需要更加复杂和精细的情感分析方法。

python做英文情感分析

做英文情感分析可以使用以下几个常用的 Python 库：

NLTK（Natural Language Toolkit）：是一个开源的 NLP 工具包，提供了大量的 NLP 方法和数据，也包含了情感分析的功能。

import nltk

from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

sentiment_analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()

sentiment = sentiment_analyzer.polarity_scores("This is a positive sentence.")

print(sentiment)

TextBlob：是一个简单易用的 NLP 库，也可以实现情感分析。

from textblob import TextBlob

text = "This is a positive sentence."

blob = TextBlob(text)

sentiment = blob.sentiment.polarity

print(sentiment)

Vader：是一个基于词典的情感分析工具，适用于社交媒体上的文本。

from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer

sentiment_analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()

sentiment = sentiment_analyzer.polarity_scores("This is a positive sentence.")

print(sentiment)

python做中文情感分析

在 Python 中实现中文情感分析，常用的库有：jieba、SnowNLP 和 Pyltp。

jieba：是一个中文分词的工具包，它可以方便的将一篇文本分成词语，然后再进行情感分析。

下面是一个 jieba 的案例 demo：

import jieba

import jieba.analyse

text = "这部电影很棒，非常喜欢！"

words = jieba.cut(text)

print(" ".join(words))

SnowNLP：是一个 Python 语言实现的自然语言处理工具，可以方便的进行情感分析。

下面是一个 SnowNLP 的案例 demo：

import snownlp

text = "这部电影很棒，非常喜欢！"

sentiment = snownlp.SnowNLP(text).sentiments

print(sentiment)

Pyltp：是一个开源的中文语言处理工具包，支持分词、词性标注、命名实体识别等功能，也可以进行情感分析。

下面是一个 Pyltp 的案例 demo：

from pyltp import SentimentAnalysis

text = "这部电影很棒，非常喜欢！"

sentiment = SentimentAnalysis.classify(text)

print(sentiment)

根据实际情况选择使用哪个库即可。

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