1樓:情深意濃
這句話應該不是說你feature太多了,而是說for迴圈中,使用了兩個變數去unpack featuresets太多了。所以應該是你內的資料結構有問題
容,featuresets可能不是適合兩個變數來解包的資料結構,或者中文編碼有問題。
如何用python做情感分析
2樓:混小子愛
可以使用snownlp包,也可以用nltk 和 scikit-learn 結合,或者自己寫演算法實現。
簡單話就是情感詞典的匹配,想提高效果的需要考慮特徵之間的搭配,語法順序等,可以查詢搜尋相關的入門例子和演算法詳細瞭解。
怎樣用python處理文字情感分析
3樓:心晴憶師
python 有良好的程式包可以進**感分類,那就是python 自然語言處理包,natural language toolkit ,簡稱nltk 。nltk 當然不只是處理情感分析,nltk 有著整套自然語言處理的工具,從分詞到實體識別,從情感分類到句法分析,完整而豐富,功能強大。
如何使用python做中文情感分析
4樓:騰訊電腦管家
pip install snownlppip install -u
textblobpython -m textblob.download_corpora
有大神會用python做網路評**本的情感分析麼?有償
5樓:匿名使用者
這個自學一會就會了,給你一個模型,自己研究一下,沒那麼難。
import jieba
import nltk.classify.util
from nltk.classify import *****bayesclassifier
from nltk.corpus import names
def word_feats(words):
return dict([(word, true) for word in words])
text1 = open(r"積極.txt", "r").read()
seg_list = jieba.cut(text1)
result1 = " ".join(seg_list)
text2 = open(r"消極.txt", "r").read()
seg_list = jieba.cut(text2)
result2 = " ".join(seg_list)
# 資料準備
positive_vocab =result1
negative_vocab =result2
# 特徵提取
positive_features = [(word_feats(pos), 'pos') for pos in positive_vocab]
negative_features = [(word_feats(neg), 'neg') for neg in negative_vocab]
train_set = negative_features + positive_features
# 訓練模型
classifier = *****bayesclassifier.train(train_set)
# 實戰測試
neg = 0
pos = 0
sentence = input("請輸入一句你喜歡的話:")
sentence = sentence.lower()
seg_list = jieba.cut(sentence)
result1 = " ".join(seg_list)
words = result1.split(" ")
for word in words:
classresult = classifier.classify(word_feats(word))
if classresult == 'neg':
neg = neg + 1
if classresult == 'pos':
pos = pos + 1
print('積極:' + str(float(pos) / len(words)))
print('消極: ' + str(float(neg) / len(words)))
python怎麼利用詞典對文件進**感分析
6樓:
這個非常複雜,如果用詞典,工程會非常龐大
用python做情感分析是text processing是自己蒐集的資料嗎
7樓:匿名使用者
提供了一組操作協議介面,主要用於規定採用哪種協議進行資料的讀寫,它內部包含一個傳輸類(ttransport)成員物件,通過ttransport物件從輸入輸出流中讀寫資料;
它規定了很多讀寫方式,例如:
readbyte()
readdouble()
readstring()
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