NLP之TEA：基于python编程(jieba库)实现中文文本情感分析(得到的是情感评分)
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输出结果
设计思路
相关资料
1、关于代码
2、关于数据集
关于留言
1、留言内容的注意事项
2、如何留言？
2.1、第一种方法——在对应的博客下留言
2.2、备用第二种方法——论坛发帖
后续补充发放资料的说明
主要部分代码实现
输出结果
1、测试对象
data1= '今天上海的天气真好！我的心情非常高兴！如果去旅游的话我会非常兴奋！和你一起去旅游我会更加幸福！'
data2= '今天上海天气真差,非常讨厌下雨,把我冻坏了,心情太不高兴了,不高兴,我真的很生气！'
data3= '美国华裔科学家,祖籍江苏扬州市高邮县,生于上海,斯坦福大学物理系,电子工程系和应用物理系终身教授!'
2、输出结果
很明显，data1情感更加积极！data2情感消极！data3情感中等！
[[240.0, 104.0, 8.3, 3.6, 8.0, 2.4]]
[[0.0, 134.0, 0.0, 4.8, 0.0, 3.2]]
[[2, 66, 0.1, 3.3, 0.4, 1.7]]
[[2, 2, 0.1, 0.1, 0.4, 0.4]]
设计思路
后期更新……
相关资料
1、关于代码
NLP之情感分析：基于python编程(jieba库)实现中文文本情感分析(得到的是情感评分)之全部代码
2、关于数据集
如需数据集，请留言向博主索取。
注：当前为学生身份的网友，可留言向博主索取。非学生身份的社会人士，请靠积分下载！
关于留言
1、留言内容的注意事项
- 1、请新增评论，不要直接回复，折叠后，我容易看不到，会漏掉。
- 2、请在前缀加一个索取资料的当天日期。
- 3、切记要留下邮箱！！！
比如留言：“20200307，早上10.11，你好，博主，我的邮箱是，我想索取……”
2、如何留言？
2.1、第一种方法——在对应的博客下留言
即在本博客下直接留言即可！
2.2、备用第二种方法——论坛发帖
在我的论坛中发帖即可，我会及时回复。
地址：https://bbs.csdn.net/topics/395531480
后续补充发放资料的说明
此类网友，太伤人心，这位网友，一定不是大学生，当代大学生的素质肯定比这位网友高的多。
主要部分代码实现
import jieba
import numpy as np……def sentiment_score_list(dataset):seg_sentence = dataset.split('。')count1 = []count2 = []for sen in seg_sentence: #循环遍历每一个评论segtmp = jieba.lcut(sen, cut_all=False) #把句子进行分词，以列表的形式返回i = 0 #记录扫描到的词的位置a = 0 #记录情感词的位置poscount = 0 #积极词的第一次分值poscount2 = 0 #积极词反转后的分值poscount3 = 0 #积极词的最后分值（包括叹号的分值）negcount = 0negcount2 = 0negcount3 = 0for word in segtmp:if word in posdict: # 判断词语是否是情感词poscount += 1c = 0for w in segtmp[a:i]: # 扫描情感词前的程度词if w in mostdict:poscount *= 4.0elif w in verydict:poscount *= 3.0elif w in moredict:poscount *= 2.0elif w in ishdict:poscount *= 0.5elif w in deny_word:c += 1if judgeodd(c) == 'odd': # 扫描情感词前的否定词数poscount *= -1.0poscount2 += poscountposcount = 0poscount3 = poscount + poscount2 + poscount3poscount2 = 0else:poscount3 = poscount + poscount2 + poscount3poscount = 0a = i + 1 # 情感词的位置变化elif word in negdict: # 消极情感的分析，与上面一致negcount += 1d = 0for w in segtmp[a:i]:if w in mostdict:negcount *= 4.0elif w in verydict:negcount *= 3.0elif w in moredict:negcount *= 2.0elif w in ishdict:negcount *= 0.5elif w in degree_word:d += 1if judgeodd(d) == 'odd':negcount *= -1.0negcount2 += negcountnegcount = 0negcount3 = negcount + negcount2 + negcount3negcount2 = 0else:negcount3 = negcount + negcount2 + negcount3negcount = 0a = i + 1elif word == '！' or word == '!': ##判断句子是否有感叹号for w2 in segtmp[::-1]: # 扫描感叹号前的情感词，发现后权值+2，然后退出循环if w2 in posdict or negdict:poscount3 += 2negcount3 += 2breaki += 1 # 扫描词位置前移# 以下是防止出现负数的情况pos_count = 0neg_count = 0if poscount3 < 0 and negcount3 > 0:neg_count += negcount3 - poscount3pos_count = 0elif negcount3 < 0 and poscount3 > 0:pos_count = poscount3 - negcount3neg_count = 0elif poscount3 < 0 and negcount3 < 0:neg_count = -poscount3pos_count = -negcount3else:pos_count = poscount3neg_count = negcount3count1.append([pos_count, neg_count])count2.append(count1)count1 = []return count2def sentiment_score(senti_score_list):score = []for review in senti_score_list:score_array = np.array(review)Pos = np.sum(score_array[:, 0])Neg = np.sum(score_array[:, 1])AvgPos = np.mean(score_array[:, 0])AvgPos = float('%.1f'%AvgPos)AvgNeg = np.mean(score_array[:, 1])AvgNeg = float('%.1f'%AvgNeg)StdPos = np.std(score_array[:, 0])StdPos = float('%.1f'%StdPos)StdNeg = np.std(score_array[:, 1])StdNeg = float('%.1f'%StdNeg)score.append([Pos, Neg, AvgPos, AvgNeg, StdPos, StdNeg])return scoredata1= '今天上海的天气真好！我的心情非常高兴！如果去旅游的话我会非常兴奋！和你一起去旅游我会更加幸福！'
data2= '今天上海天气真差,非常讨厌下雨,把我冻坏了,心情太不高兴了,不高兴,我真的很生气！'
data3= '美国华裔科学家,祖籍江苏扬州市高邮县,生于上海,斯坦福大学物理系,电子工程系和应用物理系终身教授!'
print(sentiment_score(sentiment_score_list(data1)))
print(sentiment_score(sentiment_score_list(data2)))
print(sentiment_score(sentiment_score_list(data3)))
