如何用Python做情感分析

Python010

如何用Python做情感分析,第1张

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。

本文可以学习到以下内容：

数据及源码地址： https://gitee.com/myrensheng/data_analysis

小凡，用户对耳机商品的评论信息，你有没有什么好的办法分析一下？经理来向小凡请教问题。

嗯，小凡想了一会儿......

我想到了两种分析方法：

经理听完，甚是欣慰，便让小凡着手分析用户的评论数据。

数据解释：

小凡使用百度飞浆（paddlepaddle）模型库中的情感分析模型，将评论数据（content）转化为情感类别【积极1，消极0】

一、window10+anaconda3的安装命令：

二、安装预训练模型应用工具 PaddleHub

可以看到，大约 60% 的用户给出好评

用户的评论内容多集中在配置、音质等主题上

这里使用百度飞浆的LAC分词模型

分析结束后，小凡总结出以下结论：

小凡将结论汇报给经理，和经理一起想出一个可行的方案解决目前存在的问题。