Python有良好的程序包可以进行情感分类，那就是Python自然语言处理包，NaturalLanguageToolkit，简称NLTK。NLTK当然不只是处理情感分析，NLTK有着整套自然语言处理的工具，从分词到实体识别，从情感分类到句法分析，完整...
一）无情感的词语(如去停用词，去掉语气词，无词性标签的词语）二）对于文本过长，则可以考虑提取关键词或抽取文本摘要后再提取关键词对于后者实践结果差异明显：以"发布了头条文章：《5分钟11亿！京东双11场景化产品消费...
可以使用snownlp包，也可以用nltk和scikit-learn结合，或者自己写算法实现。简单话就是情感词典的匹配，想提高效果的需要考虑特征之间的搭配，语法顺序等，可以查询搜索相关的入门例子和算法详细了解。
这无非就是筛选数据的问题，先搞清楚什么是“无意义的评论”，它满足什么条件，再遍历评论，如果满足这个“无意义”的条件，那么就删除掉就是了。
pipinstallsnownlppipinstall-Utextblobpython-mtextblob.download_corpora好了，至此你的情感分析运行环境已经配置完毕。在终端或者命令提示符下键入：jupyternotebook你会看到目录里之前的那些文件，忽略他们就好。
一、window10+anaconda3的安装命令：二、安装预训练模型应用工具PaddleHub可以看到，大约60%的用户给出好评用户的评论内容多集中在配置、音质等主题上这里使用百度飞浆的LAC分词模型分析结束后，小凡总结出以下结论：...
它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。而Python有大量库，例如jieba、jingjia2等能够对文字进行分析。通过对问半天呢内容的分析，能够在短时间知道一段文字的标签是什么，情感是什么等等。
这句话应该不是说你feature太多了，而是说for循环中，使用了两个变量去unpackfeaturesets太多了。所以应该是你的数据结构有问题，featuresets可能不是适合两个变量来解包的数据结构，或者中文编码有问题。
扩大训练集后，利用更复杂的方法我们对推文做的情感分析可以得到一个更好的结果。示例演示如下：推文情感分析数据来自victornep。victorneo展示的是用python对推文做情感分析。这里，我们用R来处理它：读取数据：首先，尝试下...
pipinstall-Utextblob#英文文本的情感分析pipinstallsnownlp#中文文本的情感分析fromsnownlpimportSnowNLPtext="Iamhappytoday.Ifeelsadtoday."fromtextblobimportTextBlobblob=TextBlob(text)TextBlob...
2024/7/3
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