本文探讨了中文情感分析的两种主要方法：基于词典和基于机器学习。词典方法通过情感词典计算文本情感得分，而机器学习方法如SVM、Naive Bayes和RNN/CNN用于预测情感标签。提供了相关源代码示例供读者实践。
情感分析是文本挖掘的重要任务之一，旨在确定文本中表达的情感倾向。在中文情感分析中，可以采用基于词典和机器学习的方法，结合词典中词语的情感极性和机器学习模型的分类能力，来进行情感倾向的预测。本文将介绍基于词典和机器学习的中文情感分析方法，并提供相应的源代码。
- 基于词典的中文情感分析方法
基于词典的方法通过构建情感词典，将词语与其对应的情感极性进行关联，然后根据文本中出现的情感词的情感极性以及其权重，计算文本的情感倾向得分。下面是一个简单的基于词典的情感分析示例代码：
import jieba
# 构建情感词典
sentiment_dict = {
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