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python做中文情感分析

在 Python 中實現(xiàn)中文情感分析，常用的庫有：jieba、SnowNLP 和 Pyltp。

jieba：是一個中文分詞的工具包，它可以方便的將一篇文本分成詞語，然后再進行情感分析。

下面是一個 jieba 的案例：

1import jieba
2import jieba.analyse
3text = "這個蘋果非常好吃！"
4words = jieba.cut(text)
5print(" ".join(words))

SnowNLP：是一個 Python 語言實現(xiàn)的自然語言處理工具，可以方便的進行情感分析。

下面是一個 SnowNLP 的案例：

1import snownlp
2text = "這個蘋果非常好吃！"
3sentiment = snownlp.SnowNLP(text).sentiments
4print(sentiment)

Pyltp：是一個開源的中文語言處理工具包，支持分詞、詞性標(biāo)注、命名實體識別等功能，也可以進行情感分析。

下面/是一個 Pyltp 的案例：

1from pyltp import SentimentAnalysis
2text = "這個蘋果非常好吃！"
3sentiment = SentimentAnalysis.classify(text)
4print(sentiment)

python做英文情感分析

做英文情感分析可以使用以下幾個常用的 Python 庫：

NLTK（Natural Language Toolkit）：是一個開源的 NLP 工具包，提供了大量的 NLP 方法和數(shù)據(jù)，也包含了情感分析的功能。

1import nltk
2from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
3sentiment_analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
4sentiment = sentiment_analyzer.polarity_scores("This apple is really poor quality.")
5print(sentiment)

TextBlob：是一個簡單易用的 NLP 庫，也可以實現(xiàn)情感分析。

1from textblob import TextBlob
2text = "This apple is really poor quality."
3blob = TextBlob(text)
4sentiment = blob.sentiment.polarity
5print(sentiment)

Vader：是一個基于詞典的情感分析工具，適用于社交媒體上的文本。

1from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer
2sentiment_analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
3sentiment = sentiment_analyzer.polarity_scores("This apple is really poor quality.")
4print(sentiment)