粗糙的情感分析

import jieba
def judodd(num):
    if (num % 2) == 0:
        return "enev"
    else:
        return "odd"
def open_dict(Dict = "hhh",path = "D:\\"):
    path = path + "%s.txt" % Dict
    dictionary = open(path,"r",encoding = "utf8")
    dict = []
    for word in dictionary:
        word = word.strip("\n")
        dict.append(word)
    return dict
deny_word = open_dict(Dict = "否定词",path = "D:\\")
posword = open_dict(Dict = "positive", path = "D:\\")
negword = open_dict(Dict = "negative",path = "D:\\")
def emotion(file):
    seg_sentence = file.split("。")
    for sen in seg_sentence:
        segtmp = jieba.lcut(sen,cut_all = False)
        print(segtmp)
        i = 0
        a = 0
        for word in segtmp:
            if word in posword:
                count = 1
                c = 0
                for w in segtmp[a:i]:
                    if w in deny_word:
                        c += 1
                if judodd(c) == "odd":
                    count *= -1
                else:
                    count = 1
                a = i + 1
            elif word in negword:
                count = -1
                c = 0
                for w in segtmp[a:i]:
                    if w in deny_word:
                        c += 1
                if judodd(c) == "odd":
                    count *= -1
                else:
                    count = -1
                a = i + 1
            else:
                count = 0
            i += 1
    print(sen,count)
file = "我好开心啊,非常非常非常高兴!今天我得了一百分,我很兴奋开心,愉快,开心"
emotion(file)

时间: 2024-09-21 18:00:03

粗糙的情感分析的相关文章

C#编程实现朴素贝叶斯算法下的情感分析

C#编程实现 这篇文章做了什么 朴素贝叶斯算法是机器学习中非常重要的分类算法,用途十分广泛,如垃圾邮件处理等.而情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(Natural Language Progressing)中的重要问题,用以对文本进行正负面的判断,以及情感度评分和意见挖掘.本文借助朴素贝叶斯算法,针对文本正负面进行判别,并且利用C#进行编程实现. 不先介绍点基础? 朴素贝叶斯,真的很朴素 朴素贝叶斯分类算法,是一种有监督学习算法,通过对训练集的学习,基于先验概率与贝叶

主题模型及其在文本情感分析中的应用

随着Web2.0技术的出现和发展,互联网上(包括门户网站.电子商务网站.社交网站.音/视频分享网站.论坛.博客.微博等)产生了海量的.由用户发表的对于诸如人物.事件.产品等目标实体的评论信息.例如,下面这两个短文本评论:(1)“比较了多个智能手机后选择了8150,性价比还可以.另外,就是考虑到它是3.7的屏幕,大小比较合适,否则携带很不方便.”(京东商城用户,2011.11.25):(2)“我以前在杭州做二手房地产,用温州炒房客的话说:全世界房价降了,杭州的房价永远不会降,因为他们有一道坚不可摧

文本情感分析的基础在于自然语言处理、情感词典、机器学习方法等内容。以下是我总结的一些资源。

词典资源:SentiWordNet<知网>中文版中文情感极性词典 NTUSD情感词汇本体下载 自然语言处理工具和平台:哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心isnowfy/snownlp · GitHub 汉语分词:自然语言处理与信息检索共享平台 NLPIR.orgfxsjy/jieba · GitHub 语料资源:信息分类与情感发现 课程:斯坦福大学自然语言处理第七课"情感分析(Sentiment Analysis)" 网站和博客:Text Classification

python snownlp情感分析简易demo

SnowNLP是国人开发的python类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典.注意本程序都是处理的unicode编码,所以使用时请自行decode成unicode.MIT许可下发行.其 github 主页我自己修改了上文链接中的python代码并加入些许注释,以方便你的理解: f

情感分析语料资源(免费)

1.知网的情感词典- http://www.keenage.com/html/c_bulletin_2007.htm由知网发布的词典,包括中文情感词典和英文情感词典 2.台湾大学的情感极性词典- http://www.datatang.com/data/11837包括2810个正极性词语和8276个负极性词语准确度很高 3.酒店评论语料- http://www.datatang.com/data/11936 谭松波整理的一个较大规模的酒店评论语料语料规模为10000篇语料从携程网上自动采集,并经

情感分析的现代方法(包含word2vec Doc2Vec)

英文原文地址:https://districtdatalabs.silvrback.com/modern-methods-for-sentiment-analysis 转载文章地址:http://datartisan.com/article/detail/48.html 情感分析是一种常见的自然语言处理(NLP)方法的应用,特别是在以提取文本的情感内容为目标的分类方法中.通过这种方式,情感分析可以被视为利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法.尽管情绪在很大程度上是主观的,但是情感量化分析已经有

微博情感分析(一)

话说微博面世已经很久了,但对于微博信息的挖掘却才刚刚起步,这其中的原因当然有信息挖掘的技术还不成熟,但我觉得主要问题还是在于中文信息处理的技术还处于萌芽的阶段.中文语言本身信息量就很大,歧义性词汇多,再加上微博语言语义不整.微博媒介本体中夹杂着大量的标签,导致微博技术发展缓慢.在现在的网络上,用户通过网络主动地表达自己的观点或对其他人或事件的态度,主观性强:微博载体规定的语言只有140字,使信息在微博中呈现出碎片化.即时化和移动化的特性,而不再是具有完整的上下文信息.通过微博自由.便捷.即时地抒

如何用KNIME进行情感分析

Customer Intelligence Social Media Finance Credit Scoring Manufacturing Pharma / Health Care Retail Cross Industry Government Credit Scoring / Credit Rating / Customer Risk (This workflow can be found on the KNIME Workflow Public Server under       0

短文本情感分析

一.什么是情感分析: 情感分析(SA)又称为倾向性分析和意见挖掘,它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,其中情感分析还可以细分为情感极性(倾向)分析,情感程度分析,主客观分析等. 情感极性分析的目的是对文本进行褒义.贬义.中性的进行判断. 情感程度分析主要是对同一情感极性中再进行划分或者细分,以描述该极性的强度.例如"喜爱"和"敬爱"都是褒义词,但是"敬爱"相对来说褒义的程度更加强烈一些. 主客观分析主要目的是识别文本中