Python情感分析、分词、关键词提取、相似度计算_分词与关键词提取

Snownlp 是一个简单的中文文本处理库，它主要用于处理和分析中文文本数据。该库支持诸如情感分析、分词、关键词提取等多种自然语言处理任务。Snownlp 的设计目标是尽可能简化这些任务的实现过程，使开发者能够快速进行中文文本的数据预处理和分析。

主要功能包括：

1. 情感分析：能够对给定的中文文本进行情感倾向性分析，判断文本的情感极性（如正面或负面）及相应的概率。

from snownlp import SnowNLP

text = "这家餐厅的食物真的很好吃！"
s = SnowNLP(text)
sentiment = s.sentiments
print("情感分析得分（接近1为正面，接近0为负面）:", sentiment)
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2. 分词：将连续的中文文本切分成词语序列，这是许多文本处理任务的基础。

from snownlp import SnowNLP

text = "自然语言处理是一项非常有趣的领域。"
s = SnowNLP(text)
words = s.words
print("分词结果:", words)
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3. 关键词提取：从文本中自动抽取出最具代表性的关键词或短语，有助于理解文本主题。

from snownlp import SnowNLP

text = "Python编程在数据分析和机器学习领域应用广泛。"
s = SnowNLP(text)
keywords = s.keywords(2)  # 提取前2个关键词
print("关键词:", keywords)
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4. 文本清洗：去除文本中的噪音，如标点符号、数字、英文等，使文本更适合进一步处理。

from snownlp import SnowNLP

text_with_noise = "今天的天气真好！？，北京的蓝天数#1。"
s = SnowNLP(text_with_noise)
cleaned_words = [word for word in s.words if word.isalnum()]
print("清洗后的词语:", cleaned_words)
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5. 名称识别：基础的人名、地名识别能力。
6. 文本相似度计算：计算两段文本之间的相似程度，常用于文本匹配或聚类分析。

from snownlp import SnowNLP

text1 = "自然语言处理很有趣。"
text2 = "中文文本处理非常吸引人。"

s1 = SnowNLP(text1)
s2 = SnowNLP(text2)

similarity = s1.similarity(s2)
print("两段文本的相似度:", similarity)
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7. 简繁体转换：在简体中文和繁体中文之间进行转换。

Snownlp 使用起来相对简单，适合初学者或者需要快速进行中文文本处理的项目。不过，相比于更为成熟和全面的NLP库（如jieba、THUCTC、HanLP等），Snownlp可能在某些高级特性和准确性上有所不足。用户应根据具体需求选择合适的工具。