python snownlp情感分析簡易demo

snownlp是國人開發的python類庫，可以方便的處理中文文字內容，是受到了textblob的啟發而寫的，由於現在大部分的自然語言處理庫基本都是針對英文的，於是寫了乙個方便處理中文的類庫，並且和textblob不同的是，這裡沒有用nltk，所有的演算法都是自己實現的，並且自帶了一些訓練好的字典。注意本程式都是處理的unicode編碼，所以使用時請自行decode成unicode。mit許可下發行。

其 github 主頁

我自己修改了上文鏈結中的python**並加入些許注釋,以方便你的理解:

from snownlp import

snownlp
#snownlp庫：
#words：分詞##
sentiments：情感度
#pinyin：拼音##
summary：關鍵句子
#sentences：語序
#tf：tf值
#idf：idf值
s = snownlp(u'
這個東西真心很讚')
#s.words # [u'這個', u'東西', u'真心', u'很', u'贊']
print
(s.words)
s.tags 
#[(u'這個', u'r'), (u'東西', u'n'), (u'真心', u'd')
#, (u'很', u'd'), (u'贊', u'vg')]
print
(s.sentiments)
#s.sentiments # 0.9769663402895832 positive的概率
#s.pinyin # [u'zhe', u'ge', u'dong', u'xi', # u'zhen', u'xin', u'hen',
#u'zan']4
s = snownlp(u'
「繁體字」「正體中文」的叫法在台灣亦很常見。')
#s.han # u'「繁體字」「正體中文」的叫法在台灣亦很常見。'
print(s.han)

from snownlp import

snownlp
text = u'''
自然語言處理是電腦科學領域與人工智慧領域中的乙個重要方向。
它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通訊的各種理論和方法。
自然語言處理是一門融語言學、電腦科學、數學於一體的科學。
因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，
所以它與語言學的研究有著密切的聯絡，但又有重要的區別。
自然語言處理並不是一般地研究自然語言，
而在於研製能有效地實現自然語言通訊的計算機系統，
特別是其中的軟體系統。因而它是電腦科學的一部分。
'''s =snownlp(text)
print(s.keywords(6)) #
[u'語言', u'自然', u'計算機'] 不能用tags輸出關鍵字.
s.summary(3) #
[u'因而它是電腦科學的一部分', u'自然語言處理是一門融語言學、電腦科學、
#數學於一體的科學', u'自然語言處理是電腦科學領域與人工智慧領域中的乙個重要方向']s.sentences
#print(s.sentences)
print(s.sentiments) #
1.0s = snownlp([[u'
這篇', u'文章'
], [u'那篇
', u'**'
], [u'這個
']])
#print(s.tf)
#print(s.idf)
#print(s.sim([u'文章'])) # [0.3756070762985226, 0, 0]

在vs code終端(檢視->整合終端)裡面輸入:

pip install snownlp

pip install pylab

pip install pandas

前提是你安裝了pip，若是pip沒有安裝可以檢視我之前的 文章

在vs code中我們可以右鍵模組名檢視定義，便能看到模組的實現了.不得不說vs code很強大，希望微軟能這麼一直走下去，走向開源走向跨平台！！

然後我隨便提取了《心靈捕手》豆瓣網評，放在了txt中：

其實大多數情況下，大陸的譯名比港譯要更有味道。

it is not ur fault!

我是在電視上偶爾才看到這個電影的，當時看的時候真的很感人。 為什麼會有這麼天才的人，卻有著這樣子曲折的人生。

是認為劇本很好卻沒有被完全拍出來：） 對演員的表演還是心存質疑一點點～ 呵呵

好評前幾日剛剛看過，一部觸動心靈的電影，尋找真正的人生

這篇影評寫的很棒，我的眼睛濕潤了

很好的**

最後就是處理的程式了:

from snownlp import

snownlp
import
pandas as pd
import
pylab as pl
txt = open('
f:/_analyse_emotion.txt')
text =txt.readlines()
txt.close()
print('
讀入成功')
sentences =
senti_score =
for i in
text:
a1 =snownlp(i)
a2 =a1.sentiments
#語序...
print('
doing')
table =pd.dataframe(sentences, senti_score)
#table.to_excel('f:/_analyse_emotion.xlsx', sheet_name='sheet1')
#ts = pd.series(sentences, senti_score)
#ts = ts.cumsum()
#print(table)
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
pl.mpl.rcparams[
'font.sans-serif
'] = ['
simhei']
pl.plot(x, senti_score)
pl.title(u
'心 靈 捕 手 網 評')
pl.xlabel(u
'評 論 用 戶')
pl.ylabel(u
'情 感 程 度')
pl.show()

可能有些不準確，我也是隨便提取的資料，不過snownlp還是號稱情感分析準確很高的！

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