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Chinese-Sentiment:一款基于Python的中文情感分析工具库

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简介:
Chinese-Sentiment是一款专为开发者和研究人员设计的Python库,用于执行高效、准确的中文文本情感分析。通过集成先进的自然语言处理技术,该工具库能够智能识别并分类评论或文章的情感倾向,助力用户深入挖掘数据背后的见解与趋势。无论是社交媒体监测、市场调研还是学术研究,Chinese-Sentiment都能提供强大的支持和便捷的操作体验。 Chinese-SentimentA 是一个使用Python的中文情感分析库 简单易用: 示例代码如下: 首先导入python库: ```python import pos_neg_senti_dict_feature as pn import textprocessing as tp ``` 对于单个句子的情感评分,可以这样调用函数: ```python print(pn.single_review_sentiment_score(买过散装的粽子才来买礼盒的,礼盒很大气,比超市买的100多的还要好,配置也不错,肉的素的都有,刚煮了个蛋黄粽子很不错,米好蛋黄也黄很香,老板态度很好,还想买一份~.decode(utf8))) ``` 对于整个数据集的情感分析: ```python for i in pn.all_rev: # 这里可以添加对每个i的具体处理代码 ``` 注意:以上示例仅展示如何使用库进行情感评分和数据分析。

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客服
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  • Chinese-SentimentPython
    优质
    Chinese-Sentiment是一款专为开发者和研究人员设计的Python库,用于执行高效、准确的中文文本情感分析。通过集成先进的自然语言处理技术,该工具库能够智能识别并分类评论或文章的情感倾向,助力用户深入挖掘数据背后的见解与趋势。无论是社交媒体监测、市场调研还是学术研究,Chinese-Sentiment都能提供强大的支持和便捷的操作体验。 Chinese-SentimentA 是一个使用Python的中文情感分析库 简单易用: 示例代码如下: 首先导入python库: ```python import pos_neg_senti_dict_feature as pn import textprocessing as tp ``` 对于单个句子的情感评分,可以这样调用函数: ```python print(pn.single_review_sentiment_score(买过散装的粽子才来买礼盒的,礼盒很大气,比超市买的100多的还要好,配置也不错,肉的素的都有,刚煮了个蛋黄粽子很不错,米好蛋黄也黄很香,老板态度很好,还想买一份~.decode(utf8))) ``` 对于整个数据集的情感分析: ```python for i in pn.all_rev: # 这里可以添加对每个i的具体处理代码 ``` 注意:以上示例仅展示如何使用库进行情感评分和数据分析。
  • 数据集 - Sentiment Analysis
    优质
    本数据集专注于构建和优化中文文本的情感分析模型,涵盖广泛的实际应用场景,如社交媒体、产品评论等。 该数据集包含了四个领域的中文评论:笔记本电脑、汽车、相机和手机。这些评论属于二分类任务,即正面或负面的评价。此数据集可用于自然语言处理中的情感分类任务。 文件包括: - camera_label.txt - camera_sentence.txt - car_label.txt - car_sentence.txt - car_target.txt - notebook_label.txt - notebook_sentence.txt - notebook_target.txt - phone_label.txt - phone_sentence.txt - phone_target.txt - camera_target.txt
  • SnowNLP新浪微博评论.zip
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    这是一款利用SnowNLP库开发的实用工具,旨在对新浪微博上的评论进行情感倾向性分析。通过简洁的操作界面和强大的数据处理能力,帮助用户快速准确地了解公众情绪走向。 一个基于SnowNLP的新浪微博评论情感分析工具,这是我在大二期间完成的一份Python课程设计项目。
  • 项目(机器学习sentiment-analysis)。
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    本项目运用机器学习技术进行情感分析,旨在通过训练模型识别和理解文本中的正面、负面或中立情绪,服务于社交媒体监测、市场调研等领域。 情感分析的目标是使用机器学习技术来确定文本的情感极性(正向、中立或负面)。通过训练模型识别带有情感标签的样本数据集,可以教会机器自动检测新文本中的情感倾向而无需人工干预。 项目结构如下: - 步骤a:导入所需库和数据。 - 步骤b:进行文本规范化处理。 - 步骤c:执行归类化操作。 - 步骤d:对数据进行预处理以准备模型训练。 - 步骤e:构建并训练情感分析模型,使用的算法包括线性回归、决策树分类器、随机森林分类器、K近邻分类器和支持向量机(SVM)。
  • Python
    优质
    Python中的中文情感分析介绍如何运用Python编程语言处理和解析汉语文本的情感倾向,涵盖相关库的使用及具体案例。 中文情感分析本质上是一个文本分类问题。本项目采用CNN(卷积神经网络)和BI-LSTM(双向长短期记忆网络)两种模型来解决文本分类任务,并应用于情感分析,取得了较好的效果。这两种模型在小数据集上进行训练,在验证集中准确率、召回率及F1因子均接近90%,达到了预期目标。 项目设计能够处理不同语料的多种分类任务,只要将这些语料准备成特定格式,就可以开始调参训练、导出和部署使用。
  • ——词汇
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    《中文情感分析——情感词汇库》旨在提供一个全面且结构化的中文情感词汇集合,用于支持文本挖掘和自然语言处理中的情感倾向性分析。 在情感词库中包括中文停用词(chineseStopWords),用于分词处理。它涵盖了程度级别词语、否定词以及正面情绪词汇与负面情绪词汇。 其中的停用词是指那些虽频繁出现但实际意义不大的词汇,例如“的”、“是”和“在”。去除这些无实质含义的词汇有助于减少噪音,并提高文本分析效率。当构建词袋模型或TF-IDF矩阵时,移除这类词语可以更准确地反映文档内容特征。 程度级别词语指的是表示强度变化的副词,比如“非常”、“极其”与“稍微”,它们在情感分析中非常重要,因为这些词汇能够增强或者减弱后续单词的情感色彩。正确识别并处理此类词汇有助于更加精确地评估文本的情绪倾向性。 否定词如“不”、“没”和“无”,同样对情绪分析具有关键作用。一个否定词可能会改变其后词语的积极或消极情感极性,例如,“不好”的表达是负面而非正面的情感色彩。因此,在进行情绪分析时正确处理这类词汇对于提升准确性至关重要。 此外,情绪词库中包含直接反映文本情感倾向性的词汇,如“好”、“快乐”与“坏”,这些词汇用于计算文档的整体情绪评分。结合程度级别词语和否定词一起使用,则可以更准确地捕捉到复杂的情绪变化情况。
  • SVM
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    本研究采用支持向量机(SVM)算法进行中文文本的情感分析,旨在提高对复杂语义和情感倾向的理解与分类精度。 基于SVM的中文情感分析研究做得很好,详细介绍了实验过程,具有很高的价值。
  • 词典Python实现
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    本项目利用Python编程语言和情感词典技术,旨在提供一种简便有效的方法来识别并量化文本数据中的正面、负面或中立情绪,适用于社交媒体监控、市场研究等多个领域。 用Python实现基于情感词典的情感分析大数据处理。
  • 词典:类、字典方法、Python...
    优质
    本项目介绍了一种使用情感分析词典进行中文情感分析及文本分类的技术,并提供了相应的Python实现方法。 本项目基于Python 3.6开发,旨在进行中文文本的情感分析,并将其归类为三个标签:1(正面)、0(中性)和-1(负面)。如需使用,请参考预测脚本`predict.py`中的知乎代码解读部分。