有哪些小公司网站,电商网站怎么做seo,wordpress采集自动伪原创,提高工作效率8个方法大家好#xff0c;我是java1234_小锋老师#xff0c;最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flaskpandasecharts)视频教程#xff0c;持续更新中#xff0c;计划月底更新完#xff0c;感谢支持。今天讲解snowNLP库实现中文情感分析
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2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flaskpandasecharts爬虫) 视频教程 火爆连载更新中.._哔哩哔哩_bilibili 课程简介 本课程采用主流的Python技术栈实现Mysql8数据库Flask后端Pandas数据分析前端可视化图表采用echarts以及requests库snowNLP进行情感分析词频统计包括大量的数据统计及分析技巧。
实现了用户登录注册爬取微博帖子和评论信息进行了热词统计以及舆情分析以及基于echarts实现了数据可视化包括微博文章分析微博IP分析微博评论分析微博舆情分析。最后也基于wordcloud库实现了词云图包括微博内容词云图微博评论词云图微博评论用户词云图等功能。 snowNLP库实现中文情感分析
SnowNLP 是一个基于 Python 的中文自然语言处理NLP库专为简化中文文本处理任务而设计。
安装snowNLP:
pip install snownlp -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
SnowNLP 的 sentiments 功能是其核心模块之一主要用于中文文本的情感倾向分析。**朴素贝叶斯分类** sentiments 基于朴素贝叶斯算法实现
- **分词处理**先对文本进行中文分词如 质量不太好 → [质量, 不太, 好]。 - **特征提取**过滤停用词如“的”、“了”后提取有效词语。 - **情感概率计算**通过训练好的模型计算文本属于积极情感pos的概率输出值为 0~1 的浮点数1 表示极度积极0 表示极度消极
情感阈值建议
- 0.6积极情感 - 0.2消极情感 - 0.2~0.6中性需结合业务调整阈值
示例
from snownlp import SnowNLPpos_text 这家餐厅环境优雅菜品新鲜
neg_text 服务差价格贵再也不来了。
pos_score SnowNLP(pos_text).sentiments # ≈0.99
neg_score SnowNLP(neg_text).sentiments # ≈0.01
print(pos_score, neg_score)
运行输出
0.975796395928779 0.004821058589477123
