python情感分析积极词库

原创

mob64ca12f58d71 2024-05-31 06:29:47 ©著作权

文章标签 情感分析 Python 开发者 文章分类 Python 后端开发

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教你如何实现Python情感分析积极词库

一、整体流程

在实现Python情感分析积极词库的过程中，我们需要分为以下几个步骤：

journey
    title 教你如何实现Python情感分析积极词库
    section 确定需求
        开发者确认小白需要实现Python情感分析积极词库
    section 数据准备
        开发者准备积极情感词库文件
    section 导入库
        开发者导入需要使用的库
    section 加载积极词库
        开发者加载积极词库
    section 文本情感分析
        开发者编写代码进行文本情感分析

二、具体步骤及代码实现

1. 确定需求

首先，我们需要确认小白的需求是实现Python情感分析积极词库。

2. 数据准备

在进行情感分析之前，我们需要准备一个包含积极情感词的文件，可以是txt或csv格式。

3. 导入库

在Python中，我们需要导入一些必要的库，如pandas用于数据处理，re用于正则表达式匹配等。

import pandas as pd
import re

4. 加载积极词库

接下来，我们需要加载积极情感词库文件，将其存储到一个列表中，方便后续使用。

positive_words = []
# 读取积极情感词库文件
with open('positive_words.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    for line in file:
        positive_words.append(line.strip())

5. 文本情感分析

最后，我们编写代码对文本进行情感分析，判断其中是否包含积极情感词。

def sentiment_analysis(text):
    # 利用正则表达式分词
    words = re.findall(r'\w+', text)
    
    # 统计积极情感词数量
    count = 0
    for word in words:
        if word in positive_words:
            count += 1
    
    return count

# 测试情感分析函数
text = "这部电影真是太棒了，我喜欢它的剧情和表现"
result = sentiment_analysis(text)
print("积极情感词数量：", result)

通过以上步骤，我们就可以实现Python情感分析积极词库的功能了。