文本情感分析有什么好资料，网站，工具推荐

爱你的人，是不会舍得真的离开，懂你的人不需要你讲。爱不是得到也不是拥有，只是彼此之间发自内心的疼爱与关怀，感情那是不一定要言明，只要是在彼此之间一个眼神一个动作那都是自然，都是默契彼此的信赖彼此的关爱就是爱情。

季和言灵哪个好？答案是季和更好。

季和是一款由腾讯公司开发的语音输入法，拥有较高的准确率和优秀的用户体验。与此相比，言灵是一款由百度公司开发的语音输入法，在准确率和用户体验上略逊于季和。

季和之所以更好，是因为其采用了先进的语音识别技术和深度学习算法，可以更好地识别用户的语音输入，同时还提供了更多的实用功能和定制化选项，比如语音翻译、语音搜索、语音打字等。季和还支持多种语言输入，使得用户可以更加方便地使用语音输入法进行跨语言交流。

对于用户而言，使用季和可以提高输入效率，减少手指疲劳和输入错误率，同时也可以轻松应对各种输入场景，比如开车、健身、洗碗等。

总之，季和是一款功能强大、使用方便、体验优秀的语音输入法，相比之下，言灵稍显逊色。如果你正在寻找一款好用的语音输入法，季和是一个值得推荐的选择。

如何批量处理评论信息情感分析，并且在时间轴上可视化呈现？舆情分析并不难，让我们用Python来实现它吧。

痛点

你是一家连锁火锅店的区域经理，很注重顾客对餐厅的评价。从前，你苦恼的是顾客不爱写评价。最近因为餐厅火了，分店越来越多，写评论的顾客也多了起来，于是你新的痛苦来了——评论太多了，读不过来。

从我这儿，你了解到了情感分析这个好用的自动化工具，一下子觉得见到了曙光。

你从某知名点评网站上，找到了自己一家分店的页面，让助手把上面的评论和发布时间数据弄下来。因为助手不会用爬虫，所以只能把评论从网页上一条条复制粘贴到Excel里。下班的时候，才弄下来27条。（注意这里我们使用的是真实评论数据。为了避免对被评论商家造成困扰，统一将该餐厅的名称替换为“A餐厅”。特此说明。）

好在你只是想做个试验而已，将就了吧。你用我之前介绍的中文信息情感分析工具，依次得出了每一条评论的情感数值。刚开始做出结果的时候，你很兴奋，觉得自己找到了舆情分析的终极利器。

可是美好的时光总是短暂的。很快你就发现，如果每一条评论都分别运行一次程序，用机器来做分析，还真是不如自己挨条去读省事儿。

怎么办呢？

序列

办法自然是有的。我们可以利用《贷还是不贷：如何用Python和机器学习帮你决策？》一文介绍过的数据框，一次性处理多个数据，提升效率。

但是这还不够，我们还可以把情感分析的结果在时间序列上可视化出来。这样你一眼就可以看见趋势——近一段时间里，大家是对餐厅究竟是更满意了，还是越来越不满意呢？

我们人类最擅长处理的，就是图像。因为漫长的进化史逼迫我们不断提升对图像快速准确的处理能力，否则就会被环境淘汰掉。因此才会有“一幅图胜过千言万语”的说法。

准备

首先，你需要安装Anaconda套装。详细的流程步骤请参考《 如何用Python做词云 》一文。

助手好不容易做好的Excel文件restaurant-commentsxlsx，请从这里下载。

用Excel打开，如果一切正常，请将该文件移动到咱们的工作目录demo下。

因为本例中我们需要对中文评论作分析，因此使用的软件包为SnowNLP。情感分析的基本应用方法，请参考《如何用Python做情感分析？》。

到你的系统“终端”(macOS, Linux)或者“命令提示符”(Windows)下，进入我们的工作目录demo，执行以下命令。

pip install snownlp

pip install ggplot

运行环境配置完毕。

在终端或者命令提示符下键入：

jupyter notebook

如果Jupyter Notebook正确运行，下面我们就可以开始编写代码了。

代码

我们在Jupyter Notebook中新建一个Python 2笔记本，起名为time-series。

首先我们引入数据框分析工具Pandas，简写成pd以方便调用。

import pandas as pd

接着，读入Excel数据文件：

df = pdread_excel("restaurant-commentsxlsx")

我们看看读入内容是否完整：

dfhead()

结果如下：

注意这里的时间列。如果你的Excel文件里的时间格式跟此处一样，包含了日期和时间，那么Pandas会非常智能地帮你把它识别为时间格式，接着往下做就可以了。

反之，如果你获取到的时间只精确到日期，例如"2017-04-20"这样，那么Pandas只会把它当做字符串，后面的时间序列分析无法使用字符串数据。解决办法是在这里加入以下两行代码：

from dateutil import parser

df["date"] = dfdateapply(parserparse)

这样，你就获得了正确的时间数据了。

确认数据完整无误后，我们要进行情感分析了。先用第一行的评论内容做个小实验。

text = dfcommentsiloc[0]

然后我们调用SnowNLP情感分析工具。

from snownlp import SnowNLP

s = SnowNLP(text)

显示一下SnowNLP的分析结果：

ssentiments

结果为：

06331975099099649

情感分析数值可以正确计算。在此基础上，我们需要定义函数，以便批量处理所有的评论信息。

def get_sentiment_cn(text):

s = SnowNLP(text) return ssentiments

然后，我们利用Python里面强大的apply语句，来一次性处理所有评论，并且将生成的情感数值在数据框里面单独存为一列，称为sentiment。

df["sentiment"] = dfcommentsapply(get_sentiment_cn)

我们看看情感分析结果：

dfhead()

新的列sentiment已经生成。我们之前介绍过，SnowNLP的结果取值范围在0到1之间，代表了情感分析结果为正面的可能性。通过观察前几条数据，我们发现点评网站上，顾客对这家分店评价总体上还是正面的，而且有的评论是非常积极的。

但是少量数据的观察，可能造成我们结论的偏颇。我们来把所有的情感分析结果数值做一下平均。使用mean()函数即可。

dfsentimentmean()

结果为：

07114015318571119

结果数值超过07，整体上顾客对这家店的态度是正面的。

我们再来看看中位数值，使用的函数为median()。

dfsentimentmedian()

结果为：

09563139038622388

我们发现了有趣的现象——中位数值不仅比平均值高，而且几乎接近1（完全正面）。

这就意味着，大部分的评价一边倒表示非常满意。但是存在着少部分异常点，显著拉低了平均值。

下面我们用情感的时间序列可视化功能，直观查看这些异常点出现在什么时间，以及它们的数值究竟有多低。

我们需要使用ggplot绘图工具包。这个工具包原本只在R语言中提供，让其他数据分析工具的用户羡慕得流口水。幸好，后来它很快被移植到了Python平台。

我们从ggplot中引入绘图函数，并且让Jupyter Notebook可以直接显示图像。

%pylab inlinefrom ggplot import

这里可能会报一些警告信息。没有关系，不理会就是了。

下面我们绘制图形。这里你可以输入下面这一行语句。

ggplot(aes(x="date", y="sentiment"), data=df) + geom_point() + geom_line(color = 'blue') + scale_x_date(labels = date_format("%Y-%m-%d"))

你可以看到ggplot的绘图语法是多么简洁和人性化。只需要告诉Python自己打算用哪个数据框，从中选择哪列作为横轴，哪列作为纵轴，先画点，后连线，并且可以指定连线的颜色。然后，你需要让X轴上的日期以何种格式显示出来。所有的参数设定跟自然语言很相似，直观而且易于理解。

执行后，就可以看到结果图形了。

在图中，我们发现许多正面评价情感分析数值极端的高。同时，我们也清晰地发现了那几个数值极低的点。对应评论的情感分析数值接近于0。这几条评论，被Python判定为基本上没有正面情感了。

从时间上看，最近一段时间，几乎每隔几天就会出现一次比较严重的负面评价。

作为经理，你可能如坐针毡。希望尽快了解发生了什么事儿。你不用在数据框或者Excel文件里面一条条翻找情感数值最低的评论。Python数据框Pandas为你提供了非常好的排序功能。假设你希望找到所有评论里情感分析数值最低的那条，可以这样执行：

dfsort(['sentiment'])[:1]

结果为：

情感分析结果数值几乎就是0啊！不过这里数据框显示评论信息不完全。我们需要将评论整体打印出来。

print(dfsort(['sentiment'])iloc[0]comments)

评论完整信息如下：

这次是在情人节当天过去的，以前从来没在情人节正日子出来过，不是因为没有男朋友，而是感觉哪哪人都多，所以特意错开，这次实在是馋A餐厅了，所以赶在正日子也出来了，从下午四点多的时候我看排号就排到一百多了，我从家开车过去得堵的话一个小时，我一看提前两个小时就在网上先排着号了，差不多我们是六点半到的，到那的时候我看号码前面还有才三十多号，我想着肯定没问题了，等一会就能吃上的，没想到悲剧了，就从我们到那坐到等位区开始，大约是十分二十分一叫号，中途多次我都想走了，哈哈，哎，等到最后早上九点才吃上的，服务员感觉也没以前清闲时周到了，不过这肯定的，一人负责好几桌，今天节日这么多人，肯定是很累的，所以大多也都是我自己跑腿，没让服务员给弄太多，就虾滑让服务员下的，然后环境来说感觉卫生方面是不错，就是有些太吵了，味道还是一如既往的那个味道，不过A餐厅最人性化的就是看我们等了两个多小时，上来送了我们一张打折卡，而且当次就可以使用，这点感觉还是挺好的，不愧是A餐厅，就是比一般的要人性化，不过这次就是选错日子了，以后还是得提前预约，要不就别赶节日去，太火爆了！

通过阅读，你可以发现这位顾客确实有了一次比较糟糕的体验——等候的时间太长了，以至于使用了“悲剧”一词；另外还提及服务不够周到，以及环境吵闹等因素。正是这些词汇的出现，使得分析结果数值非常低。

好在顾客很通情达理，而且对该分店的人性化做法给予了正面的评价。

从这个例子，你可以看出，虽然情感分析可以帮你自动化处理很多内容，然而你不能完全依赖它。

自然语言的分析，不仅要看表达强烈情感的关键词，也需要考虑到表述方式和上下文等诸多因素。这些内容，是现在自然语言处理领域的研究前沿。我们期待着早日应用到科学家们的研究成果，提升情感分析的准确度。

不过，即便目前的情感分析自动化处理不能达到非常准确，却依然可以帮助你快速定位到那些可能有问题的异常点(anomalies)。从效率上，比人工处理要高出许多。

你读完这条评论，长出了一口气。总结了经验教训后，你决定将人性化的服务贯彻到底。你又想到，可以收集用户等候时长数据，用数据分析为等待就餐的顾客提供更为合理的等待时长预期。这样就可以避免顾客一直等到很晚了。

祝贺你，经理！在数据智能时代，你已经走在了正确的方向上。

下面，你该认真阅读下一条负面评论了……

　　一、《诗经》中《小雅、采薇》的末章：昔我往矣，杨柳依依，今我来思，雨雪霏霏。下雪之初，先下雪珠，有时降雪也伴随着降雨，所以有“雨雪霏霏”之句。　　二、晋联句诗 谢太傅寒雪日集儿女讲论文义事，雪下大了，公曰：“大雪纷纷何所似”，兄子曰：“撒盐空中差可拟”，兄女曰：“未若柳絮因风起”，便可以看作是韵同义贯的咏雪联句诗。　　用“撒盐空中”和“柳絮因风起”来比拟“大雪纷飞”，各有千秋。有人认为“撒盐空中”一喻好，雪的颜色和下落之态跟盐比较接近，而柳絮呈灰白色，在风中往往上扬，甚至飞得更高更远，跟雪的飘舞方式不同。写物必须首先求得形似而后达于神似，形似是基础。　　有人认为“柳絮因风起”一喻好，它给人以春天即将到来的感觉，有深刻的意蕴。而“撒盐”一喻所缺乏的恰恰是意蕴。好的诗句要有意象，意象是物象和意蕴的统一，“柳絮”一喻就好在有意象。　　三、南朝梁吴均有一首《咏雪》五言诗，近于律体，是历来传诵的名篇：“微风摇庭树，细雪下帘隙。萦空如雾转，凝阶似花积。不见杨柳春，徒见桂枝白。泪无人道，相思空何益。”全诗前六句写景，后两句抒情，极有韵致，不论是写雪的动态美“如雾转”，还是写雪的静态美“似花积”，都能状难写之景如在目前。　　四、 （一） 唐李白《北风行》：燕山雪花大如席，片片吹落轩辕台。　　[赏析] 燕山一带的雪花大得像席子一样，一片一片吹落在轩辕台上 这是李白描写雪花的名句。燕山在今河北蓟县东南，这里泛指我国北方。轩辕台遗址在今河北怀来县乔山上。句中说“雪大如席”，这是高度的艺术夸张，但又不失其真实。正如鲁迅在《漫谈“漫画”》一文中所说：“‘燕山雪花大如席’是夸张，但燕山究竟有雪花，就含着一点诚实在里面，使我们立刻知道燕山原来有这么冷。如果说广州雪花大如席，那就变成笑话了。”　　不知道你是哪个咏雪，就都找给你了

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分析和研究人的情感是一个复杂的过程，需要结合多个因素和方法。以下是一些常见的方法和技巧：

观察非语言表达：情感通常通过非语言表达来展示，包括面部表情、姿势、手势、眼神等。观察这些非语言信号可以提供关于一个人情感状态的线索。

倾听和观察语言表达：人们在语言中常常流露出情感，包括词语的选择、语调、语速等。倾听和观察一个人的语言表达可以帮助你了解他们的情感体验。

提问和探索：与他人进行深入的对话，提出开放性的问题，探索他们的情感体验和内心感受。通过主动与他人交流，你可以更好地了解他们的情感世界。

了解背景和经历：一个人的情感体验通常受到他们的背景和经历的影响。了解一个人的背景故事、家庭环境、教育背景等，可以提供更多的背景信息来理解他们的情感。

使用情感分析工具：一些科学研究和心理学领域的专业人士使用情感分析工具来研究和测量情感。这些工具可能包括问卷调查、心理测量仪器、脑部扫描等，通过客观的数据来分析和研究情感。

学习心理学和情感科学知识：深入学习心理学和情感科学领域的知识可以提供更多的理论框架和研究成果，帮助你理解情感的本质和影响因素。

需要注意的是，分析和研究他人的情感是一项复杂的任务，需要综合考虑多个因素，并且要尊重他人的隐私和个人边界。在进行情感分析时，保持尊重、开放和理解的态度非常重要。