一、情感分析腾讯情感分析依托腾讯强大的机器学习能力和文本挖掘引擎，在腾讯千亿级社交语料的支撑下，不断完善算法模型，以基础NLP能力为技术支撑，联系上下文，深度理解语义，分析和识别文本中表达的情感状态（正面、负面、中立等）。

就不在这里高谈阔论，谈什么商业价值，还是用一些demo尝试一下语义情感分析。

二、环境准备

pip install -U snownlp

pip install -U textblob

python -m textblob.download_corpora

三、英文语义情感分析

使用TextBlob，具体查看TextBlob GitHub。

from textblob import TextBlob

text = "I am happy today. I feel sad today."

blob = TextBlob(text)

print(blob.sentiment)

sub_text_list = blob.sentences

for sub in sub_text_list:

print(sub.sentiment)

# 整句分析

Sentiment(polarity=0.15000000000000002, subjectivity=1.0)

# 子句分析

Sentiment(polarity=0.8, subjectivity=1.0)

Sentiment(polarity=-0.5, subjectivity=1.0)

四、中文情感分析

中文文本分析，使用SnowNLP，具体查看SnowNLP GitHub。

from snownlp import SnowNLP

text = "我今天很快乐。我今天很愤怒。"

blob = SnowNLP(text)

print(blob.sentiments)

sub_text_list = blob.sentences

for sub in sub_text_list:

print(SnowNLP(sub).sentiments)

# 整句分析

0.7237619924203508

0.971889316039116

# 子句分析

0.07763913772213482