[Python NLTK] Praktischer Fall: Stimmungsanalyse, Einblick in Benutzeremotionen

Sentimentanalyse, auch Opinion Mining genannt, ist ein wichtiger Zweig der Natural Language Processing, der darauf abzielt, Emotionen und Emotionen in Texten zu verstehen und zu identifizieren. Die Stimmungsanalyse wird in vielen Bereichen häufig eingesetzt, beispielsweise bei der Analyse der öffentlichen Meinung, der Kundenzufriedenheitsanalyse, der Produktbewertungsanalyse usw.

In diesem Tutorial werden wir die Python NLTK-Bibliothek verwenden, um eine Stimmungsanalyse zu implementieren und zu zeigen, wie wir Einblicke in die Emotionen der Benutzer gewinnen können. Zuerst müssen wir die notwendigen Bibliotheken importieren:

import nltk
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

Als nächstes müssen wir das Emotionswörterbuch herunterladen und laden. NLTK bietet viele Emotionswörterbücher. Eines der am häufigsten verwendeten Wörterbücher ist VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner). Wir können den folgenden Code verwenden, um das VADER-Wörterbuch herunterzuladen und zu laden:

from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()

Nach dem Laden des Wörterbuchs können wir eine Stimmungsanalyse des Textes durchführen. NLTK bietet viele Funktionen zur Stimmungsanalyse. Eine der am häufigsten verwendeten Funktionen ist SentimentIntensityAnalyzer.polarity_scores(). Mit dieser Funktion können wir die Stimmungspolarität des Textes berechnen. Der Polaritätsbereich ist [-1, 1], wobei -1 eine negative Stimmung, 0 eine neutrale Stimmung und 1 eine positive Stimmung darstellt.

text = "这部电影真是一部杰作！"
score = analyzer.polarity_scores(text)
print(score)

Das Ausgabeergebnis ist:

scores = [analyzer.polarity_scores(text) for text in texts]
polarity = [score["compound"] for score in scores]
plt.hist(polarity, bins=10)
plt.xlabel("情感极性")
plt.ylabel("文本数量")
plt.title("情感分析结果")
plt.show()

Durch die grafische Darstellung der Ergebnisse der Stimmungsanalyse können wir die Stimmungsverteilung des Textes visuell erkennen und daraus wertvolle Informationen extrahieren.

Ich hoffe, dieser Artikel ist hilfreich für Sie. Wenn Sie Fragen oder Anregungen haben, können Sie mich gerne kontaktieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt von[Python NLTK] Praktischer Fall: Stimmungsanalyse, Einblick in Benutzeremotionen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!