python情感分析

可以使用snownlp包，也可以用nltk

和

scikit-learn

结合，或者自己写算法实现。

简单话就是情感词典的匹配，想提高效果的需要考虑特征之间的搭配，语法顺序等，可以查询搜索相关的入门例子和算法详细了解。

近年来,微博已经成为全球最受欢迎的网络应用之一,微博的快速发展使其显示出了巨大的社会价值和商业价值,人们逐渐习惯在以微博为代表的社交网络上获取、交流信息与表达情感。文本情感倾向性分析主要关注以文本方式存在的信息中的情感倾向,当庞大的数据量使得它无法手动对它们进行分析时,情感分析就开始发挥作用了。情感分析在英文世界一直是一个被广泛研究的领域,而中文情感分析的研究仍处于起步阶段,大部分工作已通过尝试被证明是适用于英文的。 首先,本文总结分析了文本倾向性分析的基本概念与算法模型,在此基础上,将心理学中的PAD情感模型引入,结合知网提供的语义相似度计算方法,提出了一种使用给定基础情感词汇与其对应PAD值计算词汇的PAD值的方法,并以此构建了一个基于PAD情感模型的情感词典。其次,本文将问题扩展到中文的文本倾向性分析研究中,提出了一种结合统计信息与语义信息的权重计算方法,通过该方法,在一定程度上消除特征歧义对于分类器的影响,使得特征的权重更贴合文本的语义,分类的效果更好。最后,本文综合中文微博文本分析研究现状,分析了现有的文本表示模型,结合机器学习中的支持向量机算法,提出了基于PAD情感语义特征的支持向量机分类方法。 实验结果表明,基于支持向量机的分类算法的效果好于k最近邻节点算法的效果。同时,本文提出的基于PAD情感语义特征的支持向量机分类方法都能够取得比较实用的效果,并对普通的支持向量机方法效果有着显著的改进。

       下面，我将从两个方面对丰田威驰汽车弹簧片的优点进行分析。

       第一个是情感分析方法。本发明公开了一种面向用户行为分析的大众口碑情感分析方法，本发明包括数据的收集模块、特征提取模块、机器学习模块、元分类器模块以及情感词典模块，数据的收集模块与特征提取模块单向连接，特征提取模块与机器学习模块单向连接，机器学习模块与元分类器模块单向连接，元分类器模块与情感词典模块单向连接，本发明通过结合机器学习和情感词库，使得采用情感词典对比的方法与机器学习的方法相互结合，以弥补彼此的缺点和不足，从而从用户的行为对其情感进行分类，判断用户所表达的情感是积极的还是消极的，构造的元分类器，将不同分类器的预测合并成最终的分类结果，大大提高情感分类的准确性和情感分类的效率。

       第二个是管理平台。本发明实施例公开了一种基于大众参与的商品信息产生和管理平台，所述平台用商品综合信息对商品进行展示和呈现；所述商品综合信息包括：商品属性、商品购买源、商品文案、商品标签及其组合；所述商品综合信息源自大众包括大众主动发布、提交、分享的商品综合信息或/和平台亦主动抓取的商品综合信息；所述平台所用的商品综合信息经大众用户标注，大众双向审核等机制产生；所述商品综合信息的展示方式包括基于区域、基于用户订阅、基于用户数据，及其任意组合；对大众用户，平台允许其获取平台奖励，对平台所展示商品综合信息进行监督举报，对所展示的商品进行购买和推广。

       总的来说，丰田旗下汽车得评价都还是比较好的，丰田威驰汽车的弹簧片使用的也是柔质材料，质量也比较好。

是。词频分析，就是对某一或某些给定的词语在某文件中出现的次数进行统计分析。只是简单地进行词频统计及情感分析，是无法识别的。情感分析无论采用模型训练还是情感词典，都无法保证100%的准确率，在70～80%的准确率，但通过”人工调整”可大大提高情感分析的准确率。