如何做中文文本的情感分析？

情感透析 2025年09月12日 21:13 9 aaron

　　本次给大家分享两种实现中文文本情感分析的方式，之一种是借助百度AI平台的文本情感分析，第二种是使用snownlp的文本情感分析。

　　使用百度AI平台的文本情感分析主要分为两个步骤，之一步是创建一个账号，第二步是根据SDK调用平台提供的API函数进行情感分析。

　　跳转到登陆界面，输入账号密码后，跳转到管理界面，此时我们点击自然语言处理。进入到自然语言处理应用界面。

　　创建好后，进入到应用列表中，记下来AppID、API Key、Secret Key这三个参数的值。在后面对API进行调用的时候需要用到这三个参数。

　　有关百度AI平台的自然语言处理的SDK（Software Development Kit）文档见如下网址：

　　这份SDK文档，包括了词法分析、词向量表示、词义相似度、短文本相似度、评论观点抽取、情感倾向分析、文章标签、文章分类、文本纠错、中文分词、词性标注、新闻摘要、地址识别等常用NLP功能。有关这些功能的使用，我们后面再来写图文进行详细介绍，下面只介绍情感分析功能。

　　安装好后，我们就可以调用API函数来对包含主观观点信息的文本进行情感极性类别（积极、消极、中性）的判断了，代码如下：

　　sentimentClassify(text)函数：用于对文本的情感分析，参数text是进行分析的文本内容（GBK编码），更大2048字节。

　　u实际上，他们能当上中医，还得西医给他们体检合格了才能入职。中医理论不能指导中医入职体检，\

　　u中医术语不能用于中医入职体检报告，甚至中医死了，他的死亡证明也和中医理论与术语没什么关系。\

　　#[{positive_prob:1.76205e-05,confidence:0.999961,negative_prob:0.999982,sentiment:0}]

　　Python有一个第三方库snownlp，它是专门用来处理中文文本内容的库，有中文分词（s.words）、词性标注（s.tags）、情感分析（s.sentiments）、提取关键词（s.keywords()）等功能。

　　安装好后，我们就可以调用函数来对包含主观观点信息的文本进行情感分析了，它会计算出文本语义接近积极的概率，越接近0情感表现越消极，越接近1情感表现越积极。代码如下：

　　u实际上，他们能当上中医，还得西医给他们体检合格了才能入职。中医理论不能指导中医入职体检，\

　　u中医术语不能用于中医入职体检报告，甚至中医死了，他的死亡证明也和中医理论与术语没什么关系。\

　　我们看到snownlp的情感分析结果与百度AI的情感分析结果相反。所以，在实际的项目中，需要根据实际的数据重新训练情感分析的模型。

　　C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\snownlp

　　sentiments目录下有5个文件，其中__init__.py是程序，neg.txt和pos.txt分别是消极和积极语料库（也就是用来训练的数据集）sentiment.marshal.3和sentiment.marshal是训练保存的模型。（python2保存的是sentiment.marshal；python3保存的是sentiment.marshal.3）。

　　data_path=os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),

　　ret,prob=self.classifier.classify(self.handle(sent))#调用贝叶斯中的classify ***

　　neg_docs=codecs.open(neg_file,r,utf-8).readlines()

　　pos_docs=codecs.open(pos_file,r,utf-8).readlines()

　　从上述的代码中，classify函数和train函数是两个核心的函数，其中，train函数用于训练一个情感分类器，classify函数用于预测。在这两个函数中，都同时使用到的handle函数，handle函数的主要工作为：对输入文本分词和去停用词。

　　了解snownlp的语料库以及训练的代码之后，就可以用自己的语料库进行训练了。训练的过程大致分为如下的几个步骤：

　　训练完成后，可以把sentiment.marshal复制到sentiments目录下替换原来的或者改变读取模型的路径。

　　#data_path=os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),

　　本文介绍了两种对文本进行情感分析的方式，大家可以根据自身喜好来进行选择。百度AI的自然语言处理和snownlp库，不止这一种功能，后面我会写一系列图文来介绍它们的使用 *** 。

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