python文本情感分析,python文本情感分析案例

本文目錄一覽：

• 1、Python SnowNLP情感分析實踐與優化總結
• 2、用python找文獻，並從文本中分析情緒，做一個數據分析
• 3、給了一堆數據 用python做文本情感分析 但是課題要求是事先將無意義的評論去處 這要怎麼做
• 4、怎樣用python處理文本情感分析
• 5、python情感分析怎麼擴展情緒類型

Python SnowNLP情感分析實踐與優化總結

由於語料缺乏，前期若使用到情感分析，建議暫時使用SnowNLP（此模塊主要使用淘寶評論語料）做情感挖掘，但不僅僅為單純調用，需要優化，下面是一些實踐思考：

可在此基礎上優化，比如文本需要特別處理，除了平常的去停用詞外，還可以需要對輸入的文本結合詞性等進行處理。

下面是一些常識：

一）無情感的詞語(如去停用詞，去掉語氣詞，無詞性標籤的詞語）

二）對於文本過長，則可以考慮提取關鍵詞或抽取文本摘要後再提取關鍵詞

對於後者實踐結果差異明顯：

以”發佈了頭條文章： 《5分鐘11億！京東雙11場景化產品消費增長明顯》 5分鐘11億！京東雙11場景化產品消費增長明顯 “為例子， 顯然該文本為「積極****」文本。

1）s = SnowNLP（”發佈了頭條文章：《5分鐘11億！京東雙11場景化產品消費增長明顯》 5分鐘11億！京東雙11場景化產品消費增長明顯”）

得分為0.5，明顯不符合

2）s = SnowNLP（「 」.join(jieba.analyse.textrank(“發佈了頭條文章：《5分鐘11億！京東雙11場景化產品消費增長明顯》 5分鐘11億！京東雙11場景化產品消費增長明顯”)))

而對於文本特別長的，則可以先抽取摘要，再對摘要提取關鍵詞。

這主要由於此SnowNLP主要用貝葉斯機器學習方法進行訓練文本，機器學習在語料覆蓋上不夠，特徵上工程處理不當會減分，也沒考慮語義等。

為何要考慮語義層面：

以「 蘇寧易購，是誰給你們下架OV的勇氣****」 中的「 下架」其實才是中心詞（為表達憤怒的文本），但「 勇氣 」為下架的賓語（其為積極的文本），此句應該結果小於0.5，但實際為0.88，去掉「蘇寧易購」則為0.6

用python找文獻，並從文本中分析情緒，做一個數據分析

到你的系統「終端」(macOS, Linux)或者「命令提示符」(Windows)下，進入我們的工作目錄demo，執行以下命令。

pip install snownlppip install -U textblobpython -m textblob.download_corpora

好了，至此你的情感分析運行環境已經配置完畢。

在終端或者命令提示符下鍵入：

jupyter notebook

你會看到目錄里之前的那些文件，忽略他們就好。

給了一堆數據 用python做文本情感分析 但是課題要求是事先將無意義的評論去處 這要怎麼做

既然你已經學到了數據分析，那麼基本的語法應該大都知道了吧。

這無非就是篩選數據的問題，先搞清楚什麼是「無意義的評論」，它滿足什麼條件，再遍歷評論，如果滿足這個「無意義」的條件，那麼就刪除掉就是了。

怎樣用python處理文本情感分析

Python 有良好的程序包可以進行情感分類，那就是Python 自然語言處理包，Natural Language Toolkit ，簡稱NLTK 。NLTK 當然不只是處理情感分析，NLTK 有着整套自然語言處理的工具，從分詞到實體識別，從情感分類到句法分析，完整而豐富，功能強大。

python情感分析怎麼擴展情緒類型

安裝snownlp。

WIN鍵+R輸入jupyternotebook。

我們使用的是SnowNLP，SnowNLP是一個用Python寫的可以方便的處理中文文本內容類庫，是受到了TextBlob的啟發而寫的。