python应用（python与java） _应用

受到TextBlob英文情感分析库的启发，国人开发的python中文情感分析类库SnowNLP，可以方便地处理中文文本内容，并且和TextBlob不同的是，SnowNLP类库没有用NLTK(来自宾夕法尼亚的自然语言处理库)，所有的算法都是国人自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码，所以使用时请自行decode成unicode 。MIT许可证下发行。
【python应用（python与java）】接下来这一篇文章带你入门python环境搭载snownlp类库做中文语言情感分析。
首先安装python环境(建议安装python3.6.5版本)snownlp类库，pip install snownlp即可。示例代码如下：
from snownlp import SnowNLP# words：分词# tags：关键词集# sentiments：情感度分值# pinyin：拼音# keywords(limit)：关键词(提取指定数量)# summary：关键句子# sentences：语序# tf：tf值# idf：idf值s=SnowNLP(u'这个东西真的很赞')print(s.words)print(s.sentiments)text = u'''采访人员从国家航天局获悉，科研团队根据“祝融号”火星车发回遥测信号确认，5月15日，天问一号着陆巡视器成功着陆于火星乌托邦平原南部预选着陆区，我国首次火星探测任务着陆火星取得圆满成功。'''s=SnowNLP(text)#不只是情感分析，训练出的snownlp模型还有提取关键字，摘要等功能print(s.sentiments)print(s.keywords(3))print(s.summary(3))输出结果：
['这个', '东西', '真的', '很', '赞'] #print(s.words)，所有分词输出。
0.9673290508395309 #print(s.sentiments)，本语句的情感积极性分值。
0.14729768480923944 #print(s.sentiments)，本段落情感积极性分值。
['火星', '着陆', '成功'] #print(s.keywords(3))，提取三个关键词。
['我国首次火星探测任务着陆火星取得圆满成功', '天问一号着陆巡视器成功着陆于火星乌托邦平原南部预选着陆区', '采访人员从国家航天局获悉']
#print(s.summary(3))，本段落的摘要。
snownlp是对一个评论进行情感分析输出一个[0,1]之间的值，越高越表示评论越偏向于积极好的方面。至此，简单的中文情感分析就完成了，还有更多的深层次应用将来的文章继续更新，请喜欢的小伙伴关注，点赞跟我一起学习。（附图是MIT许可）