如何用python做情感分析,如何用Python做情感分析

2021-03-04 08:10:18 字數 2228 閱讀 7294

1樓:承若i太美

這句話應該不是說你feature太多了,而是說for迴圈中,使用了兩個變數去unpack featuresets太多了。所以應該是你的資料結構有問題,featuresets可能不是適合兩個變數來解包的資料結構,或者中文編碼有問題。

如何用python做情感分析

2樓:混小子愛

可以使用snownlp包,也可以用nltk 和 scikit-learn 結合,或者自己寫演算法實現。

簡單話就是情感詞典的匹配,想提高效果的需要考慮特徵之間的搭配,語法順序等,可以查詢搜尋相關的入門例子和演算法詳細了解。

github中的python程式編寫的基於中文文字的情感分析怎麼執行

3樓:匿名使用者

麻煩你吧問題描述清楚,如果你想問github上的某個專案怎麼使用,麻煩吧專案名發出來,你這樣問題很難解決

有大神會用python做網路評**本的情感分析麼?有償

4樓:匿名使用者

這個自學一會就會了,給你乙個模型,自己研究一下,沒那麼難。

import jieba

import nltk.classify.util

from nltk.classify import *****bayesclassifier

from nltk.corpus import names

def word_feats(words):

return dict([(word, true) for word in words])

text1 = open(r"積極.txt", "r").read()

seg_list = jieba.cut(text1)

result1 = " ".join(seg_list)

text2 = open(r"消極.txt", "r").read()

seg_list = jieba.cut(text2)

result2 = " ".join(seg_list)

# 資料準備

positive_vocab =result1

negative_vocab =result2

# 特徵提取

positive_features = [(word_feats(pos), 'pos') for pos in positive_vocab]

negative_features = [(word_feats(neg), 'neg') for neg in negative_vocab]

train_set = negative_features + positive_features

# 訓練模型

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

# 實戰測試

neg = 0

pos = 0

sentence = input("請輸入一句你喜歡的話:")

sentence = sentence.lower()

seg_list = jieba.cut(sentence)

result1 = " ".join(seg_list)

words = result1.split(" ")

for word in words:

classresult = classifier.classify(word_feats(word))

if classresult == 'neg':

neg = neg + 1

if classresult == 'pos':

pos = pos + 1

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

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

用python做情感分析是text processing是自己蒐集的資料嗎

5樓:匿名使用者

提供了一組操作協議介面,主要用於規定採用哪種協議進行資料的讀寫,它內部包含乙個傳輸類(ttransport)成員物件,通過ttransport物件從輸入輸出流中讀寫資料;

它規定了很多讀寫方式,例如:

readbyte()

readdouble()

readstring()

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