大家好，我是K同学啊~

今天给大家分享一个情感分析的小案例

在维基百科上，情感分析的定义是：

文本情感分析（也称为意见挖掘）是指用自然语言处理、文本挖掘以及计算机语言学等方法来识别和提取原素材中的主观信息。

情感分析不是炫技工具。它是闷声发大财的方法。早在2010年，就有学者指出，可以依靠Twitter公开信息的情感分析来预测股市的涨落，准确率高达87.6%！

配置环境

安装snownlp

pip install snownlp -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

WIN键+R 输入 jupyter notebook 打开我们的工作台

jupyter notebook界面

进入正题

我们使用的是 SnowNLP ，SnowNLP是一个用Python写的可以方便的处理中文文本内容类库，是受到了TextBlob的启发而写的。

开源地址：https://github.com/isnowfy/snownlp

准备好我们的文本

text = u"这本书很棒，这本书很差。"

导入我们的 SnowNLP

from snownlp import SnowNLP
s = SnowNLP(text)

进行分句处理

for sentence in s.sentences:
    print(sentence)

用 SnowNLP 对我们的第一句话进行判别

s1 = SnowNLP(s.sentences[0])
s1.sentiments

我的结果如下：

用 SnowNLP 对我们的第二句话进行判别

s2 = SnowNLP(s.sentences[1])
s2.sentiments

我的结果如下：

这个评分是什么意思呢？

我们通常将正面情感标为1，负面情感标为0，我们的sentiments值越接近1，正面的情感越强烈，反之同理。

情感分析似乎也没有那么难~

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