python情感分析 python中文文本分析和提取

小周今天给分享python情感分析的知识，其中也会对python中文文本分析和提取进行解释，希望能解决你的问题，请看下面的文章阅读吧！

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python情感分析 python中文文本分析和提取

1、情感分析（Sentiment ysis，SA），又称倾向性分析、意见抽取（Opinion extraction）、意见挖掘（Opinion mining）、情感挖掘（Sentiment mining）、主观分析（Subjectivity ysis）情感分析是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程情感分析的目的是为了找出说话者/作者在某些话题上或者针对一个文本两极观点的态度。

2、这个态度或许是他或她的个人判断或是评估，也许是他当时的情感状态（就是说，作者在做出这个言论时的情绪状态），或是作者有意向的情感交流（就是作者想要读者所体验的情绪）文本情感分析的应用非常广泛，如网络舆情风险分析，信息预测等。

3、如通过Twitter用户情感预测股票走势，电影票房、选举结果等，均是将公众情绪与对比，发现一致性，并用于预测首先安装SnowNLP中文情感分析库：SnowNLP（Simplified Chinese Text Processing），是一个python语言编写的类库，可以方便的处理中文文本内容，其开发受到了TextBlob的启发In [1]:数据载入In [2]:Out[2]:数据预处理In [3]:In [4]:Out[4]:In [7]:Out[7]:将所有数据打分In [9]:Out[9]:将分数合并会原表格In [11]:Out[11]:计算指标In [12]:Out[12]:In [13]:Out[13]:In [14]:Out[14]:基础结论：中位数比平均值高很多，说明有少量异常低的评分拉低了均值In [16]:Out[16]:看分数分布情况，直方图最合适In [17]:Out[17]:少量数据，柱状图也可以In [18]:Out[18]:In [19]:Out[19]:In [20]:以分数排序，查看打分准确率In [22]:Out[22]:好评In [23]:Out[23]:In [24]:Out[24]:评In [25]:Out[25]:In [26]:Out[26]:In [27]:Out[27]:In [28]:Out[28]:In [29]:Out[29]:In [30]:Out[30]:结论准确率比瞎猜高，但达不到人工打分准确率SnowNLP库的训练基准数据是基于电商销售产品训练的，对饭店留言数据的打分准确率一般做情感分析用户自行实现（网站增加打分功能，用户自行打分）。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。