Python利用Jieba标注情感词性和情感分析247

前言

在自然语言处理 (NLP) 中，情感分析是一项重要的任务，它涉及识别和提取文本中的情感信息。中文情感分析面临着分词和标注情感词性的挑战。本文将介绍如何使用 Python 和 Jieba 库来标注中文文本中的情感词性，并进行情感分析。

分词和标注情感词性

jieba 是一个流行的中文分词库，它提供了情感词性标注的功能。要使用此功能，我们需要导入 jieba 库并调用分词函数 `lcut`，并传入 `use_paddle=True` 参数以启用情感词性标注。让我们看一个示例：```python
import jieba
text = "这部电影非常好看，我太喜欢了！"
words = (text, use_paddle=True)
for word in words:
print(, )
```

输出：```
这部 r
电影 n
非常 a
好看 a
我 r
太 d
喜欢 v
了 u
```

输出中，单词 `非常`、`好看` 和 `太` 被标注为情感词性，分别表示程度词、积极情感词和程度词。情感词性标签集如下：* a：形容词
* d：副词
* n：名词
* r：代词
* v：动词
* u：助词

情感分析

标注了情感词性后，我们可以进行情感分析以确定文本的情感极性。我们可以使用哈工大中文情感分析词典，该词典提供了每个情感词的极性分数。具体步骤如下：1. 加载哈工大中文情感分析词典
2. 遍历标注好的文本
3. 查找每个情感词在词典中的极性分数
4. 计算文本的总极性分数
```python
import jieba
from sentiment_dict import sentiment_dict
text = "这部电影非常好看，我太喜欢了！"
words = (text, use_paddle=True)
total_sentiment_score = 0
for word in words:
if in sentiment_dict:
total_sentiment_score += sentiment_dict[]
if total_sentiment_score > 0:
print("正面")
elif total_sentiment_score < 0:
print("负面")
else:
print("中立")
```