怎样通过Python代码库NLTK进行文本情感分析_利用nltk实现情感分析的代码实例

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

文本情感分析(Text Sentiment Analysis)是指对输入的一段文字或者文档的整体的积极或消极程度进行分析的一种自然语言处理技术。它的应用范围非常广泛，如产品评论，用户评论，微博客等等。近几年，随着深度学习、自然语言处理等技术的火热，文本情感分析技术也得到了飞速发展。本文通过对文本情感分析技术的研究探讨其实现方法及其特点，并基于python语言及相关库进行系统性的介绍。
　　本篇文章假定读者具有一定的编程经验，掌握Python语言基础语法。文章将以NLP（Natural Language Processing，中文分词）工具包NLTK为主要依据，通过Python代码展示如何进行文本情感分析。
　　在本篇文章中，我们将会涉及以下内容：
　　1. 概念术语解释
　　2. 数据集准备
　　3. 特征抽取
　　4. 模型训练
　　5. 模型评估
　　6. 模型预测
　　7. 模型调优
　　希望读者能够从中受益，提升自己的技能水平，以及更好地理解文本情感分析这个领域。

2. 相关概念

2.1 什么是文本情感分析？

文本情感分析(Text Sentiment Analysis)是指对输入的一段文字或者文档的整体的积极或消极程度进行分析的一种自然语言处理技术。它的应用范围非常广泛，如产品评论，用户评论，微博客等等。正如其名，所做的就是对文本内容进行情感分析，找出其中的积极/消极情绪。一般情况下，文本情感分析分为两步：

• 第一步：分词ÿ