文本数据分析——情感分析_文本分析 如何判断动词的情感

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python文本分析工具NLTK

在python环境下运行以下代码，选择需要的语料库进行下载

 典型的文本与处理流程为

分词

​编辑 结巴分词（中文分词）

 特殊字符可以使用正则表达式进行分词

 词形问题、词形归一化

 词性标注和停用词

使用词频表示文本特征来度量文本间的相似性

 取出词频统计的最多的n个单词​编辑

 文本分类​编辑

 朴素贝叶斯算

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python文本分析工具NLTK

NLP（自然语言处理）领域种最常用的一个python库，NLP是将自然语言（文本）转化为计算机程序更容易理解的形式，

在python环境下运行以下代码，选择需要的语料库进行下载

nltk就像是一个骨架，我们要让他运动起来，就必须有血有肉，这些血肉就是下面的这些模型等

import nltk
nltk.download()

弹出以下窗口，Collection中有各种的教程、例子等，corpora为各种语料库 ，全部下载完约1-2G左右，models为各种模型，All Packages为前面的所有包

下面是brown（布朗）库的调用和基本情况查看

from nltk.corpus import brown
print(brown.cotegories())#查看语料库包含的类别
print('共有{}个句子'.format(len(brown.sents())))
print('共有{}个单词'.format(len(brown.words())))

 典型的文本与处理流程为

1. 对原始数据进行分词
2. 词形归一化
3. 词性标注
4. 去除停用词
5. 得到处理好的单词列表

分词

默认使用punkt分词模型，在上述方法中下载此模型才可使用

nltk.word_tokenize('需要分词的句子')

 结巴分词（中文分词）

使用jieba库，首先需要pip安装 pip install jieba

jieba.cut('需要分词的句子',cut_all=True/False)

 特殊字符可以使用正则表达式进行分词

如需学习可以借鉴以下链接(5条消息) 正则表达式——python对字符串的查找匹配_爱打羽毛球的小怪兽的博客-CSDN博客_python 字符串正则查找

 词形问题、词形归一化

词干提取 stemming

词形归并lemmatization

需要提前下载wordnet语料库才可以使用

 上述的went之所以没有变成go，是因为默认他为名词，我们需要对其指定词性，比如动词

 词性标注和停用词

词性标注需要提前下载averaged_perceptron_tagger

 停用词需要提前下载stopwords

使用词频表示文本特征来度量文本间的相似性

 取出词频统计的最多的n个单词

 文本分类

 使用TextCollection自己创建一个语料库文件，如图所示  

 

 朴素贝叶斯算法

可以借鉴下面两个链接来了解机器学习的基础知识，若是又想提高模型预测率的同学可以查阅相关资料

 机器学习笔记_爱打羽毛球的小怪兽的博客-CSDN博客

机器学习示例总结（线性回归、逻辑回归、KNN算法、朴素贝叶斯、SVM算法、决策树）_爱打羽毛球的小怪兽的博客-CSDN博客