Python基于情感词典的情感分析实现
情感的实用操作指南，推荐一个用 Python 实现的词典法方案。结构清晰，步骤明了，适合刚入门或想做快速原型的你。整套流程从文本预到情感打分，代码不难，逻辑也好理解，算是入门情感里比较经典的一条路了。
用 Python 做文本，nltk是个老牌工具，像stopwords、SnowballStemmer都挺常用，基本能搞定预这块。你要是之前写过爬虫或者做过自然语言，应该一上手就熟了。
情感词典这块其实比较关键，比如TextBlob自带的词典就还不错，适合快速验证效果。想提高准确率的话，可以考虑用SentiWordNet或者自定义情感词表，灵活性更大。
特征提取方面，推荐用TF-IDF或者词袋模型。sklearn里就有现成的模型可以直接上手，配合词典匹配后的极性得分，能把情绪量化出来。再配点可视化，做报告都够用。
要是数据量上来了，比如上万条评论那种，用pandas清洗，Dask或者Spark速度就快多了，不然一跑就卡死，谁受得了？
代码方面也有 demo，像下面这段用TextBlob做的：
from textblob import TextBlob
text = "这是一个好的教程。"
blob = TextBlob(text)
sentiment = blob.sentiment.polarity
if sentiment > 0:
print("积极")
elif sentiment < 0>嗯，如果你想搞个微博评论监控系统或者抓取电商评论做数据，这套流程跑下来完全够用。想扩展也容易，加个机器学习模型进去就能再上一个台阶。
文件大小：141.2KB
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