用TextBlob进行中文情感分析_textblob情感分析

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在对文本数据进行分析时，我们需要对语言、语法、结构、以及意义等进行抽象理解。然而，对于中文来说，由于其复杂的文法规则，构建一个完备的语言模型会是一个具有挑战性的任务。而机器学习领域中的文本分类、序列标注方法也仅仅局限于英文文本，中文文本的分析更加困难。

为了解决这个问题，我们可以使用强大的文本处理库TextBlob，它可以帮助我们处理中文文本。特别地，TextBlob提供了一种基于规则的分词器（即按照固定模式切分文本）和命名实体识别功能，能极大地提升中文文本的处理效率。同时，TextBlob还包括了多种分析工具，如情感分析、词频统计、关键词提取、摘要生成等，均能够帮助我们对中文文本进行更深入的分析。

本文将详细介绍如何用TextBlob对中文文本进行情感分析。

2.基本概念术语说明

2.1 情感分析

情感分析是指从一段文本中推断出其作者的情绪状态或观点的过程。情感分析有着广泛应用的需求，如垃圾邮件过滤、商品评论挖掘、舆论监测、客户服务质量评估、舆情分析等。

情感分析可以分成两类：

1. 正面情感分析：即判断文本是否带有积极情绪。如"你好，这家餐厅很不错！"、“商品非常划算，我一定要试一下!”。
2. 负面情感分析：即判断文本是否带有消极情绪。如"菜品质量太差了，差得离谱"、“货物丢失了一个包装盒”。

目前，常用的情感分析方法主要有基于规则的方法、统计机器学习的方