【Python实战：打造你的情感分析系统】

Python实战：打造你的情感分析系统

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前言

在人工智能的浪潮中，自然语言处理（NLP）技术正变得越来越重要。情感分析作为NLP的热门应用之一，不仅能够帮助企业洞察市场趋势，还能助力个人理解公众情绪。今天，我们就来一起探索如何用Python打造一个情感分析系统，让你也能成为数据科学家！

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工具准备

在开始之前，我们需要准备一些工具。Python作为我们的编程语言，搭配上nltk、sklearn、pandas和matplotlib这些强大的库，我们将能够轻松实现情感分析。

代码操作：

pip install nltk scikit-learn pandas matplotlib

确保Python环境已安装，并安装上述库。

数据获取与预处理

我们以IMDb电影评论为例，通过编写代码抓取评论数据，并进行预处理。这包括将文本转为小写、分词、去除停用词和标点符号等步骤。

代码操作：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 获取单个页面的评论数据
def get_reviews(url, headers):
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()  # 检查HTTP请求是否成功
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        reviews = soup.find_all('div', class_='ipc-html-content-inner-div')
        data = [review.get_text(strip=True) for review in reviews]
        return data
    except requests.RequestException as e:
        print(