SnowNLP是國(guó)人開發(fā)的python類庫(kù)，可以方便的處理中文文本內(nèi)容，是受到了TextBlob的啟發(fā)而寫的，由于現(xiàn)在大部分的自然語(yǔ)言處理庫(kù)基本都是針對(duì)英文的，于是寫了一個(gè)方便處理中文的類庫(kù)，并且和TextBlob不同的是，這里沒(méi)有用NLTK，所有的算法都是自己實(shí)現(xiàn)的，并且自帶了一些訓(xùn)練好的字典。注意本程序都是處理的unicode編碼，所以使用時(shí)請(qǐng)自行decode成unicode。MIT許可下發(fā)行。

其 github 主頁(yè)

我自己修改了上文鏈接中的python代碼并加入些許注釋，以方便你的理解：

from snownlp import SnowNLP

# SnowNLP庫(kù)：

# words：分詞

# tags：關(guān)鍵詞

# sentiments：情感度

# pinyin：拼音

# keywords(limit)：關(guān)鍵詞

# summary：關(guān)鍵句子

# sentences：語(yǔ)序

# tf：tf值

# idf：idf值

s = SnowNLP(u'這個(gè)東西真心很贊')

# s.words # [u'這個(gè)', u'東西', u'真心', u'很', u'贊']

print(s.words)

s.tags # [(u'這個(gè)', 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」「繁體中文」的叫法在臺(tái)灣亦很常見(jiàn)。')

# s.han # u'「繁體字」「繁體中文」的叫法在臺(tái)灣亦很常見(jiàn)。'

print(s.han)

from snownlp import SnowNLP

text = u'''

自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。

它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。

自然語(yǔ)言處理是一門融語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。

因此，這一領(lǐng)域的研究將涉及自然語(yǔ)言，即人們?nèi)粘Ｊ褂玫恼Z(yǔ)言，

所以它與語(yǔ)言學(xué)的研究有著密切的聯(lián)系，但又有重要的區(qū)別。

自然語(yǔ)言處理并不是一般地研究自然語(yǔ)言，

而在于研制能有效地實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言通信的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，

特別是其中的軟件系統(tǒng)。因而它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一部分。

'''

s = SnowNLP(text)

print(s.keywords(6)) # [u'語(yǔ)言', u'自然', u'計(jì)算機(jī)'] 不能用tags輸出關(guān)鍵字.

s.summary(3) # [u'因而它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一部分', u'自然語(yǔ)言處理是一門融語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、

# 數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)', u'自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向']s.sentences

# print(s.sentences)

print(s.sentiments) # 1.0

s = SnowNLP([[u'這篇', u'文章'],

[u'那篇', u'論文'],

[u'這個(gè)']])

# print(s.tf)

# print(s.idf)

# print(s.sim([u'文章'])) # [0.3756070762985226, 0, 0]

在編譯運(yùn)行之前，先得安裝snownlp包,后續(xù)還有pylab,pandas模塊:

在VS Code終端(查看->集成終端)里面輸入：

pip install snownlp

pip install pylab

pip install pandas

前提是你安裝了pip，若是pip沒(méi)有安裝可以查看我之前的 文章

在VS Code中我們可以右鍵模塊名查看定義，便能看到模塊的實(shí)現(xiàn)了.不得不說(shuō)VS Code很強(qiáng)大，希望微軟能這么一直走下去，走向開源走向跨平臺(tái)！！

然后我隨便提取了《心靈捕手》豆瓣網(wǎng)評(píng)，放在了txt中：

其實(shí)大多數(shù)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(gè)電影的，當(dāng)時(shí)看的時(shí)候真的很感人。 為什么會(huì)有這么天才的人，卻有著這樣子曲折的人生。

是認(rèn)為劇本很好卻沒(méi)有被完全拍出來(lái)：) 對(duì)演員的表演還是心存質(zhì)疑一點(diǎn)點(diǎn)～ 呵呵

好評(píng)

前幾日剛剛看過(guò)，一部觸動(dòng)心靈的電影，尋找真正的人生

這篇影評(píng)寫的很棒，我的眼睛濕潤(rùn)了

很好的片子

最后就是處理的程序了：

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

sentences.append(i) # 語(yǔ)序...

senti_score.append(a2)

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(wǎng) 評(píng)')

pl.xlabel(u'評(píng) 論 用 戶')

pl.ylabel(u'情 感 程 度')

pl.show()

最后的效果：

可能有些不準(zhǔn)確，我也是隨便提取的數(shù)據(jù)，不過(guò)snownlp還是號(hào)稱情感分析準(zhǔn)確很高的！

以上這篇python snownlp情感分析簡(jiǎn)易demo(分享)就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持我們。

本文標(biāo)題: python snownlp情感分析簡(jiǎn)易demo(分享)

本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/192788.html

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python景点情感分析代码_python snownlp情感分析简易demo(分享)的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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