NLP之情感分析：基于python实现中文文本情感分析_基于nlp的评论情感分析系统的测试

输出结果

1、测试对象
data1= '今天上海的天气真好！我的心情非常高兴！如果去旅游的话我会非常兴奋！和你一起去旅游我会更加幸福！'
data2= '今天上海天气真差,非常讨厌下雨,把我冻坏了,心情太不高兴了,不高兴,我真的很生气！'
data3= '美国华裔科学家,祖籍江苏扬州市高邮县,生于上海,斯坦福大学物理系,电子工程系和应用物理系终身教授!'

2、输出结果
很明显，data1情感更加积极！data2情感消极！data3情感中等！

[[240.0, 104.0, 8.3, 3.6, 8.0, 2.4]]
[[0.0, 134.0, 0.0, 4.8, 0.0, 3.2]]
[[2, 66, 0.1, 3.3, 0.4, 1.7]]
[[2, 2, 0.1, 0.1, 0.4, 0.4]]

设计思路

后期更新……

使用的相关文件

主要部分代码实现

 
 

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
     import jieba
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
     import numpy 
     
     as np
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
 
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
     ……
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
 
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
 
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
     def sentiment_score_list(dataset):
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
         seg_sentence = dataset.split(
     
     '。')
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
 
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
         count1 = []
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
         count2 = []
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
    
     
     for sen 
     
     in seg_sentence: 
     
     #循环遍历每一个评论
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             segtmp = jieba.lcut(sen, cut_all=
     
     False)  
     
     #把句子进行分词，以列表的形式返回
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             i = 
     
     0 
     
     #记录扫描到的词的位置
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             a = 
     
     0 
     
     #记录情感词的位置
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             poscount = 
     
     0 
     
     #积极词的第一次分值
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             poscount2 = 
     
     0 
     
     #积极词反转后的分值
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             poscount3 = 
     
     0 
     
     #积极词的最后分值（包括叹号的分值）
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             negcount = 
     
     0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             negcount2 = 
     
     0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             negcount3 = 
     
     0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
        
     
     for word 
     
     in segtmp:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
            
     
     if word 
     
     in posdict:  
     
     # 判断词语是否是情感词
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                     poscount += 
     
     1
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                     c = 
     
     0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                
     
     for w 
     
     in segtmp[a:i]:  
     
     # 扫描情感词前的程度词
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                    
     
     if w 
     
     in mostdict:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                             poscount *= 
     
     4.0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                    
     
     elif w 
     
     in verydict:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                             poscount *= 
     
     3.0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                    
     
     elif w 
     
     in moredict:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                             poscount *= 
     
     2.0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                    
     
     elif w 
     
     in ishdict:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                             poscount *= 
     
     0.5
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                    
     
     elif w 
     
     in deny_word:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                             c += 
     
     1
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                
     
     if judgeodd(c) == 
     
     'odd':  
     
     # 扫描情感词前的否定词数
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                         poscount *= 
     
     -1.0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                         poscount2 += poscount
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                         poscount = 
     
     0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                         poscount3 = poscount + poscount2 + poscount3
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                         poscount2 = 
     
     0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                
     
     else:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                         poscount3 = poscount + poscount2 + poscount3
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                         poscount = 
     
     0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                     a = i + 
     
     1  
     
     # 情感词的位置变化
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
 
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
            
     
     elif word 
     
     in negdict:  
     
     # 消极情感的分析，与上面一致
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                     negcount += 
     
     1
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                     d = 
     
     0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                
     
     for w 
     
     in segtmp[a:i]:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                    
     
     if w 
     
     in mostdict:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                             negcount *= 
     
     4.0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                    
     
     elif w 
     
     in verydict:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                             negcount *= 
     
     3.0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                    
     
     elif w 
     
     in moredict:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                             negcount *= 
     
     2.0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                    
     
     elif w 
     
     in ishdict:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                             negcount *= 
     
     0.5
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                    
     
     elif w 
     
     in degree_word:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                             d += 
     
     1
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                
     
     if judgeodd(d) == 
     
     'odd':
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                         negcount *= 
     
     -1.0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                         negcount2 += negcount
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                         negcount = 
     
     0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                         negcount3 = negcount + negcount2 + negcount3
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                         negcount2 = 
     
     0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                
     
     else:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                         negcount3 = negcount + negcount2 + negcount3
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                         negcount = 
     
     0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                     a = i + 
     
     1
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
            
     
     elif word == 
     
     '！' 
     
     or word == 
     
     '!':  
     
     ##判断句子是否有感叹号
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                
     
     for w2 
     
     in segtmp[::
     
     -1]:  
     
     # 扫描感叹号前的情感词，发现后权值+2，然后退出循环
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                    
     
     if w2 
     
     in posdict 
     
     or negdict:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                             poscount3 += 
     
     2
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                             negcount3 += 
     
     2
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
                        
     
     break
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                 i += 
     
     1 
     
     # 扫描词位置前移
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
 
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
 
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
            
     
     # 以下是防止出现负数的情况
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                 pos_count = 
     
     0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                 neg_count = 
     
     0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
            
     
     if poscount3 < 
     
     0 
     
     and negcount3 > 
     
     0:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                     neg_count += negcount3 - poscount3
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                     pos_count = 
     
     0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
            
     
     elif negcount3 < 
     
     0 
     
     and poscount3 > 
     
     0:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                     pos_count = poscount3 - negcount3
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                     neg_count = 
     
     0
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
            
     
     elif poscount3 < 
     
     0 
     
     and negcount3 < 
     
     0:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                     neg_count = -poscount3
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                     pos_count = -negcount3
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
            
     
     else:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                     pos_count = poscount3
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                     neg_count = negcount3
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
 
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
                 count1.append([pos_count, neg_count])
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             count2.append(count1)
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             count1 = []
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
 
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
    
     
     return count2
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
 
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
     def sentiment_score(senti_score_list):
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
         score = []
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
    
     
     for review 
     
     in senti_score_list:
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             score_array = np.array(review)
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             Pos = np.sum(score_array[:, 
     
     0])
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             Neg = np.sum(score_array[:, 
     
     1])
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             AvgPos = np.mean(score_array[:, 
     
     0])
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             AvgPos = float(
     
     '%.1f'%AvgPos)
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             AvgNeg = np.mean(score_array[:, 
     
     1])
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             AvgNeg = float(
     
     '%.1f'%AvgNeg)
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             StdPos = np.std(score_array[:, 
     
     0])
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             StdPos = float(
     
     '%.1f'%StdPos)
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             StdNeg = np.std(score_array[:, 
     
     1])
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             StdNeg = float(
     
     '%.1f'%StdNeg)
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
             score.append([Pos, Neg, AvgPos, AvgNeg, StdPos, StdNeg])
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
    
     
     return score
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
 
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
 
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    
 
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
     data1= 
     
     '今天上海的天气真好！我的心情非常高兴！如果去旅游的话我会非常兴奋！和你一起去旅游我会更加幸福！'
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
     data2= 
     
     '今天上海天气真差,非常讨厌下雨,把我冻坏了,心情太不高兴了,不高兴,我真的很生气！'
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
     data3= 
     
     '美国华裔科学家,祖籍江苏扬州市高邮县,生于上海,斯坦福大学物理系,电子工程系和应用物理系终身教授!'
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
     print(sentiment_score(sentiment_score_list(data1)))
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
     print(sentiment_score(sentiment_score_list(data2)))
    
    
   
   

   
   

    
    

   
   
   
   

    
    

     
     print(sentiment_score(sentiment_score_list(data3)))
    
    
   
   
 
 
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