《用Python实现文本情感分析的核心代码程序》

《用Python实现文本情感分析的核心代码程序》首先，为了实现文本情感分析，我们需要安装Python语言与相关的库,这里使用的是安装NLTK NaturalLanguage Toolkit库，它是用于自然语言处理的Python库接下来，让我们开始编写代码我们首先导入所需要的Python包，如NLTK以及其他用于分析文本数据的工具、、、import nltkimportreimport numpyas np接下来，我们生成数据集，这里使用的是NLTK中的moviejeviews数据集，它包含6000个电影评论，每条评论标记了它的情感，即正面还是负面在这里，我们把它们分为两个分类positive_reviews=movie_reviews,wordspos*negat ive_revi ews=movie_reviews.wordsneg*接下来，我们要做的就是生成词汇表，即一个列表包含所有文本中出现的词这里我们使用NLTK中的word_tokenize找出所有词汇表word_positive=nItk.word tokenizepositive_reviews word_negative=nItk.word tokenizenegative_reviews positive_words=[w.lower forw in为了得到一个拥有一些单词的列表,滤掉标点符号word_positive if为了得到一个拥有一些单词的列表,我们使用re模块正则表达式来过滤掉标点符号negative_words=[w.lower forw inword negativeifre.search-[a-z[+,w]现在我们需要统计词出现的频率，这里我们使用Python字典来计算每个词出现在正负评论中的次数positive_dict={}for word in positive_words:positive_dict[word]=positive diet,getword,0+1negative_dict={}for wordin negativewords:negative_dict[word]=negative_dict.getword,0+1最后，我们要做的就是建立Naive Bayes分类器，用来预测情感分类Naive Bayes分类器使用贝叶斯定理对给定文本进行分类prob_positive=np.arraylistpositive_dict.values

0.astypenp.floatprob_positive=prob_positive/np.sumprob_positive positive_prob=np.1ogprob_pos it iveprob_negative二np.arraylistnegative_dict.values.astypenp.float prob negative=probnegative/np.sumprob negativenegative,prob=np.logprob_negative、、、最后，使用适当的文本，我们就可以使用Naive Bayes分类器来预测该文本的情感分类def predict_sentimenttext:tokenizer=nltk.tokenize.RegexpTokenizer r/z\w+z/tokens=tokenizer.tokenizetext positive_score=0negative_score=0for wordin tokens:if wordin positivediet.keys:positive_score+=pos it ive_prob[pos it ive_dic t[word]]if wordin negative_dict.keysO:negative_score+=negative_prob[negative_dict[word]]if positive_scorenegative_score:return positiveelse:returnnegative经过以上步骤，我们已经实现了用Python实现文本情感分析的核心代码程序。