SnowNLP是國人開發的python類庫，可以方便的處理中文文本內容，是受到了TextBlob的啟發而寫的，由于現在大部分的自然語言處理庫基本都是針對英文的，于是寫了一個方便處理中文的類庫，并且和TextBlob不同的是，這里沒有用NLTK，所有的算法都是自己實現的，并且自帶了一些訓練好的字典。注意本程序都是處理的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：

# words：分詞

# tags：關鍵詞

# sentiments：情感度

# pinyin：拼音

# keywords(limit)：關鍵詞

# summary：關鍵句子

# sentences：語序

# tf：tf值

# idf：idf值

s = SnowNLP(u'這個東西真心很贊')

# 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」「繁體中文」的叫法在臺灣亦很常見。')

# s.han # u'「繁體字」「繁體中文」的叫法在臺灣亦很常見。'

print(s.han)

from snownlp import SnowNLP

text = u'''

自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。

它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。

自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學于一體的科學。

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系，但又有重要的區別。

自然語言處理并不是一般地研究自然語言，

而在于研制能有效地實現自然語言通信的計算機系統，

特別是其中的軟件系統。因而它是計算機科學的一部分。

'''

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'因而它是計算機科學的一部分', u'自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、

# 數學于一體的科學', u'自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向']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']])

# print(s.tf)

# print(s.idf)

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

在編譯運行之前，先得安裝snownlp包,后續還有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，便能看到模塊的實現了.不得不說VS Code很強大，希望微軟能這么一直走下去，走向開源走向跨平臺！！

然后我隨便提取了《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。 為什么會有這么天才的人，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 評')

pl.xlabel(u'評 論 用 戶')

pl.ylabel(u'情 感 程 度')

pl.show()

最后的效果：

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

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

本文標題: python snownlp情感分析簡易demo(分享)

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

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總結

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)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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