Python中6种中文文本情感分析的方法详解

更新时间：2023年06月19日 09:11:00 作者：Python集中营

中文文本情感分析是一种将自然语言处理技术应用于文本数据的方法，它可以帮助我们了解文本中所表达的情感倾向，Python中就有多种方法可以进行中文文本情感分析，下面就来和大家简单讲讲

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中文文本情感分析是一种将自然语言处理技术应用于文本数据的方法，它可以帮助我们了解文本中所表达的情感倾向。

在Python中，有多种方法可以进行中文文本情感分析，下面将介绍其中的6种方式。

1.基于情感词典的方法

情感词典是一种包含了大量情感词汇的词典，其中每个词都被标记为积极、消极或中性。

基于情感词典的方法是将文本中的每个词与情感词典中的词进行匹配，然后根据匹配结果计算文本的情感倾向。

Python中常用的情感词典包括“知网情感词典”、“哈工大情感词典”等。

使用这些情感词典进行情感分析的代码如下：

import?jieba
import?pandas?as?pd
#?加载情感词典
posdict?=?pd.read_excel('positive_words.xlsx',?header=None)[0].tolist()
negdict?=?pd.read_excel('negative_words.xlsx',?header=None)[0].tolist()
#?分词
text?=?'今天天气真好，心情非常愉快。'
words?=?jieba.lcut(text)
#?计算情感得分
poscount?=?0
negcount?=?0
for?word?in?words:
????if?word?in?posdict:
????????poscount?+=?1
????elif?word?in?negdict:
????????negcount?+=?1
score?=?(poscount?-?negcount)?/?len(words)
print(score)

2.基于机器学习的方法

基于机器学习的方法是通过训练一个分类器来对文本进行情感分类。

训练数据通常是一些已经标注好情感倾向的文本，例如电影评论、新闻报道等。

常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。

Python中常用的机器学习库包括scikit-learn、TensorFlow等。

使用scikit-learn进行情感分析的代码如下：

import?jieba
from?sklearn.feature_extraction.text?import?CountVectorizer
from?sklearn.naive_bayes?import?MultinomialNB
#?加载训练数据
posdata?=?pd.read_excel('positive_data.xlsx',?header=None)[0].tolist()
negdata?=?pd.read_excel('negative_data.xlsx',?header=None)[0].tolist()
data?=?posdata?+?negdata
labels?=?[1]?*?len(posdata)?+?[0]?*?len(negdata)
#?分词
words?=?['?'.join(jieba.lcut(text))?for?text?in?data]
#?特征提取
vectorizer?=?CountVectorizer()
X?=?vectorizer.fit_transform(words)
#?训练分类器
clf?=?MultinomialNB()
clf.fit(X,?labels)
#?预测情感
text?=?'今天天气真好，心情非常愉快。'
test_X?=?vectorizer.transform(['?'.join(jieba.lcut(text))])
score?=?clf.predict_proba(test_X)[0][1]
print(score)

3.基于深度学习的方法

基于深度学习的方法是使用神经网络对文本进行情感分类。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络等。这些模型通常需要大量的训练数据和计算资源。

Python中常用的深度学习库包括TensorFlow、Keras等。

使用Keras进行情感分析的代码如下：

import?jieba
from?keras.models?import?Sequential
from?keras.layers?import?Embedding,?Conv1D,?GlobalMaxPooling1D,?Dense
#?加载训练数据
posdata?=?pd.read_excel('positive_data.xlsx',?header=None)[0].tolist()
negdata?=?pd.read_excel('negative_data.xlsx',?header=None)[0].tolist()
data?=?posdata?+?negdata
labels?=?[1]?*?len(posdata)?+?[0]?*?len(negdata)
#?分词
words?=?[jieba.lcut(text)?for?text?in?data]
#?构建词向量
word2vec?=?{}
with?open('sgns.weibo.bigram',?encoding='utf-8')?as?f:
????for?line?in?f:
????????line?=?line.strip().split()
????????word?=?line[0]
????????vec?=?[float(x)?for?x?in?line[1:]]
????????word2vec[word]?=?vec
embedding_matrix?=?[]
for?word?in?vectorizer.get_feature_names():
????if?word?in?word2vec:
????????embedding_matrix.append(word2vec[word])
????else:
????????embedding_matrix.append([0]?*?300)
#?构建模型
model?=?Sequential()
model.add(Embedding(len(vectorizer.get_feature_names()),?300,?weights=[embedding_matrix],?input_length=100))
model.add(Conv1D(128,?5,?activation='relu'))
model.add(GlobalMaxPooling1D())
model.add(Dense(1,?activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam',?loss='binary_crossentropy',?metrics=['accuracy'])
#?训练模型
X?=?vectorizer.transform(['?'.join(words[i][:100])?for?i?in?range(len(words))]).toarray()
model.fit(X,?labels,?epochs=10,?batch_size=32)
#?预测情感
text?=?'今天天气真好，心情非常愉快。'
test_X?=?vectorizer.transform(['?'.join(jieba.lcut(text)[:100])]).toarray()
score?=?model.predict(test_X)[0][0]
print(score)

4.基于情感知识图谱的方法

情感知识图谱是一种将情感词汇组织成图谱的方法，其中情感词汇之间的关系表示了它们之间的情感联系。

基于情感知识图谱的方法是将文本中的每个词与情感知识图谱中的词进行匹配，然后根据匹配结果计算文本的情感倾向。

Python中常用的情感知识图谱包括“情感知识图谱”、“情感词汇本体库”等。

使用这些情感知识图谱进行情感分析的代码如下：

import?jieba
import?pandas?as?pd
from?pyhanlp?import?*
#?加载情感知识图谱
graph?=?pd.read_excel('emotion_graph.xlsx')
#?分词
text?=?'今天天气真好，心情非常愉快。'
words?=?jieba.lcut(text)
#?计算情感得分
poscount?=?0
negcount?=?0
for?word?in?words:
????if?word?in?graph['词语'].tolist():
????????index?=?graph[graph['词语']?==?word].index[0]
????????if?graph.loc[index,?'情感分类']?==?'正面':
????????????poscount?+=?1
????????elif?graph.loc[index,?'情感分类']?==?'负面':
????????????negcount?+=?1
score?=?(poscount?-?negcount)?/?len(words)
print(score)

5.基于情感规则的方法

情感规则是一种将情感知识以规则的形式表达出来的方法，其中每个规则表示了一种情感表达方式。

基于情感规则的方法是将文本中的每个句子与情感规则进行匹配，然后根据匹配结果计算文本的情感倾向。

Python中常用的情感规则包括“情感规则库”、“情感知识库”等。

使用这些情感规则进行情感分析的代码如下：

import?jieba
import?pandas?as?pd
#?加载情感规则库
rules?=?pd.read_excel('emotion_rules.xlsx')
#?分句
text?=?'今天天气真好，心情非常愉快。'
sentences?=?HanLP.extractSummary(text,?3)
#?计算情感得分
poscount?=?0
negcount?=?0
for?sentence?in?sentences:
????for?index,?row?in?rules.iterrows():
????????if?row['情感词']?in?sentence?and?row['情感分类']?==?'正面':
????????????poscount?+=?1
????????elif?row['情感词']?in?sentence?and?row['情感分类']?==?'负面':
????????????negcount?+=?1
score?=?(poscount?-?negcount)?/?len(sentences)
print(score)

6.基于情感神经网络的方法

情感神经网络是一种将情感知识和神经网络结合起来的方法，其中情感知识被用来初始化神经网络的权重和偏置。

基于情感神经网络的方法是使用这个初始化好的神经网络对文本进行情感分类。

Python中常用的情感神经网络包括“情感神经网络”、“情感分析神经网络”等。

使用这些情感神经网络进行情感分析的代码如下：

import?jieba
import?pandas?as?pd
import?numpy?as?np
from?keras.models?import?load_model
#?加载情感神经网络
model?=?load_model('emotion_network.h5')
#?加载情感词典
posdict?=?pd.read_excel('positive_words.xlsx',?header=None)[0].tolist()
negdict?=?pd.read_excel('negative_words.xlsx',?header=None)[0].tolist()
#?分词
text?=?'今天天气真好，心情非常愉快。'
words?=?jieba.lcut(text)
#?构建输入向量
X?=?np.zeros((1,?len(words)))
for?i,?word?in?enumerate(words):
????if?word?in?posdict:
????????X[0,?i]?=?1
????elif?word?in?negdict:
????????X[0,?i]?=?-1
#?预测情感
score?=?model.predict(X)[0][0]
print(score)

以上就是基于Python代码进行中文文本情感分析的6种方式，每种方法都有其优缺点，选择合适的方法需要根据具体情况进行权衡。

到此这篇关于Python中6种中文文本情感分析的方法详解的文章就介绍到这了,更多相关Python文本情感分析内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！