python snownlp情感分析簡(jiǎn)易demo(分享)
SnowNLP是國(guó)人開(kāi)發(fā)的python類(lèi)庫(kù),可以方便的處理中文文本內(nèi)容,是受到了TextBlob的啟發(fā)而寫(xiě)的,由于現(xiàn)在大部分的自然語(yǔ)言處理庫(kù)基本都是針對(duì)英文的,于是寫(xiě)了一個(gè)方便處理中文的類(lèi)庫(kù),并且和TextBlob不同的是,這里沒(méi)有用NLTK,所有的算法都是自己實(shí)現(xiàn)的,并且自帶了一些訓(xùn)練好的字典。注意本程序都是處理的unicode編碼,所以使用時(shí)請(qǐng)自行decode成unicode。MIT許可下發(fā)行。
其 github 主頁(yè)
我自己修改了上文鏈接中的python代碼并加入些許注釋?zhuān)苑奖隳愕睦斫猓?/span>
from snownlp import SnowNLP text = u''' 自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。 它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。 自然語(yǔ)言處理是一門(mén)融語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。 因此,這一領(lǐng)域的研究將涉及自然語(yǔ)言,即人們?nèi)粘J褂玫恼Z(yǔ)言, 所以它與語(yǔ)言學(xué)的研究有著密切的聯(lián)系,但又有重要的區(qū)別。 自然語(yǔ)言處理并不是一般地研究自然語(yǔ)言, 而在于研制能有效地實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言通信的計(jì)算機(jī)系統(tǒng), 特別是其中的軟件系統(tǒng)。因而它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一部分。 ''' s = SnowNLP(text) print(s.keywords(6)) # [u'語(yǔ)言', u'自然', u'計(jì)算機(jī)'] 不能用tags輸出關(guān)鍵字. s.summary(3) # [u'因而它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一部分', u'自然語(yǔ)言處理是一門(mén)融語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、 # 數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)', u'自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向']s.sentences # print(s.sentences) print(s.sentiments) # 1.0 s = SnowNLP([[u'這篇', u'文章'], [u'那篇', u'論文'], [u'這個(gè)']]) # print(s.tf) # print(s.idf) # print(s.sim([u'文章'])) # [0.3756070762985226, 0, 0]
在編譯運(yùn)行之前,先得安裝snownlp包,后續(xù)還有pylab,pandas模塊:
在VS Code終端(查看->集成終端)里面輸入:
pip install snownlp
pip install pylab
pip install pandas
前提是你安裝了pip,若是pip沒(méi)有安裝可以查看我之前的 文章
在VS Code中我們可以右鍵模塊名查看定義,便能看到模塊的實(shí)現(xiàn)了.不得不說(shuō)VS Code很強(qiáng)大,希望微軟能這么一直走下去,走向開(kāi)源走向跨平臺(tái)??!
然后我隨便提取了《心靈捕手》豆瓣網(wǎng)評(píng),放在了txt中:
It is not ur fault!
我是在電視上偶爾才看到這個(gè)電影的,當(dāng)時(shí)看的時(shí)候真的很感人。 為什么會(huì)有這么天才的人,卻有著這樣子曲折的人生。
是認(rèn)為劇本很好卻沒(méi)有被完全拍出來(lái):) 對(duì)演員的表演還是心存質(zhì)疑一點(diǎn)點(diǎn)~ 呵呵
好評(píng)
前幾日剛剛看過(guò),一部觸動(dòng)心靈的電影,尋找真正的人生
這篇影評(píng)寫(xiě)的很棒,我的眼睛濕潤(rùn)了
很好的片子
最后就是處理的程序了:
from snownlp import SnowNLP import pandas as pd import pylab as pl txt = open('F:/_analyse_Emotion.txt') text = txt.readlines() txt.close() print('讀入成功') sentences = [] senti_score = [] for i in text: a1 = SnowNLP(i) a2 = a1.sentiments sentences.append(i) # 語(yǔ)序... senti_score.append(a2) print('doing') table = pd.DataFrame(sentences, senti_score) # table.to_excel('F:/_analyse_Emotion.xlsx', sheet_name='Sheet1') # ts = pd.Series(sentences, senti_score) # ts = ts.cumsum() # print(table) x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] pl.mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] pl.plot(x, senti_score) pl.title(u'心 靈 捕 手 網(wǎng) 評(píng)') pl.xlabel(u'評(píng) 論 用 戶(hù)') pl.ylabel(u'情 感 程 度') pl.show()
最后的效果:
可能有些不準(zhǔn)確,我也是隨便提取的數(shù)據(jù),不過(guò)snownlp還是號(hào)稱(chēng)情感分析準(zhǔn)確很高的!
以上這篇python snownlp情感分析簡(jiǎn)易demo(分享)就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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