chinese subjective dectection based on subjective knowlegebase, 基於中文主觀性知識庫的句子主觀性評定方法。
#專案介紹
主觀性是中文輿情和文字挖掘乙個必不可少的一項環節。
對於英文而言，我調研過textblob的主觀性介面，對於輸入乙個句子，textblob用的是詞語主觀性詞典+加權的打法，相應的介紹可以檢視我的總結材料(documents下的pdf檔案)
而針對目前github開源平台上還缺少有對中文句子主觀性評定的介面，本專案將嘗試彌補這一空缺。
本專案將從中文自身的特點出發，通過總結並挖掘中文句子主觀性線索知識庫和客觀性線索知識庫，提供乙個面向中文句子的主觀性判定方法。
degree_words.txt:程度副詞，221個
deny_words.txt:否定副詞，29個
lianci_words.txt:連詞，93個
nengyuan_words.txt:能願副詞，719個
pingjia_words.txt:評價詞，6846個
qingtai_words.txt:情態動詞，29個
rencheng_words.txt:人稱代詞，32個
senti_words:情感詞，2090個
tanci_words:嘆詞，139個
yiwen_words:疑問代詞，26個
yuqi_words:語氣詞，17個
zhishi_words.txt:指示代詞，64個
zhuangtai_words.txt:狀態詞，49個
zhuzhang_words.txt:主張詞，235個
文字分句
計算每個句子的主觀性。
每個句子主觀性計算方式:主觀線索詞*主觀線索詞權重，做加權累加和平均
每個句子主觀性求平均
輸出文字主觀性
from zhuguang import *
handler = zhuguandetect()
sent = '''你要分析的文字'''
score = handler.detect(sent)
print(score)
content = '今天天氣晴朗'
score = 0.0
**********************
content = '江龍船艇：颱風「山竹」造成直接經濟損失400萬至500萬'
score = 0.09375
**********************
content = '中華人民共和國萬歲'
score = 0.200
**********************
content = '這兩天經濟不景氣，恐怕這單子有得毀掉了'
score = 0.2092
**********************
content = '9月底美聯儲再次加息幾乎板上釘釘，央行大概率小幅跟隨加息，與此同時的定向降準對沖顯得更為重要。預計10月前後可能再次實施定向降準措施。'
score = 0.237
**********************
content = '預計明後兩天江西會有大到暴雨'
score = 0.36
**********************
content = '我喜歡你'
score = 0.767
*****************************
2) 從上面的效果來看，還像是那麼回事，但還有提公升空間。
3) 主觀性配合情感得分，相信能夠在輿情分析上起到一定作用。
4）詞庫歡迎補充。send mail to: [email protected]
if any question about the project or me ,see
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