基于SentiWordNet的文本情感分析简化版
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简介：
本项目采用SentiWordNet词典进行文本情感分析，旨在通过简化算法提高情感分类效率与准确性，适用于多种语言和领域的应用。
利用Sentiwordnet进行文本情感分析
1. 简介：本段落介绍如何使用Python中的NLTK包对英文文本执行分词、计算词频及标注词性，并根据这些信息得到单词的情感得分，进而综合得出整段文本的情感倾向。
2. 下载NLTK包和它内部的词典
- 使用pip命令安装nltk库：`pip install nltk`
- 通过代码导入并下载所需资源：
```python
import nltk
nltk.download()
```
3. 全过程代码详解
1. 导入所需的Python模块与函数。
2. 对文本进行分词处理，将其分解为独立的单词列表。
3. 统计每个词汇出现次数，并为其标注语法类别（如名词、动词等）。
4. 根据SentiWordNet数据库计算各个词语的情感分数。
5. 完整代码（函数形式）
- 本部分将详细介绍如何编写一个完整的Python函数，该函数能够完成上述所有步骤并输出文本情感分析结果。
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