送给不开心人的话

送给不开心人的话

 

1、干掉熊猫,我就是国宝!
2、别和我谈理想,戒了!
3、跌倒了,爬起来再哭~~~
4、低调!才是最牛B的炫耀!!
5、不吃饱哪有力气减肥啊?
6、真不好意思,让您贱笑了。
7、我能抵抗一切,除了诱惑……
8、老子不但有车,还是自行的……
9、点的是烟、抽的却是寂寞……
10、不是你不笑,一笑粉就掉!
11、人又不聪明,还学别人秃顶。
12、绑不住我的心就不要说我花心!
13、再牛b的肖邦,也弹不出老子的悲伤!
14、活着的时候开心点,因为我们要死很久。
15、请你以后不要在我面前说英文了,OK?
16、我这人从不记仇,一般有仇当场我就报了。
17、没什么事不要找我,有事更不用找我!
18、就算是believe中间也藏了一个lie!
19、我那么喜欢你,你喜欢我一下会死啊? 20、我又不是人民币,怎么能让人人都喜欢我?
21、男人的话就像老太太的牙齿,有多少是真的?!
22、问:你喜欢我哪一点?
答:我喜欢你离我远一点!
23、执子之手,方知子丑,泪流满面,子不走我走。
24、诸葛亮出山前,也没带过兵!凭啥我就要工作经验?
25、珍惜生活——上帝还让你活着,就肯定有他的安排。
26、雷锋做了好事不留名,但是每一件事情都记到日记里面。
27、师太,你是我心中的魔,贫僧离你越近,就离佛越远……
28、初中的体育老师说:谁敢再穿裙子上我的课,就罚她倒立。
29、你看得见我打在屏幕上的字,却看不到我掉在键盘上的泪!
30、自己选择45°仰视别人,就休怪他人135°俯视着看你。
31、如果你看到面前的阴影,别怕,那是因为你的背后有阳光!
32、我允许你走进我的世界,但绝不允许你在我的世界里走来走去。
33、人永远不知道谁哪次不经意的跟你说了再见之后就真的再也不见了。
34、一分钟有多长?这要看你是蹲在厕所里面,还是等在厕所外面……
35、爱,就大声说出来,因为你永远都不会知道,明天和意外,哪个会先来!
36、石头记告诉我们:凡是真心爱的最后都散了,凡是混搭的最后都团圆了。
37、你永远看不到我最寂寞的时候,因为在看不到你的时候就是我最寂寞的时候!
38、等余震的心情,就像初恋的少女等情人,既怕他不来,又怕他乱来。
39、听说女人如衣服,兄弟如手足,回想起来,我竟然七手八脚地裸奔了二十多年!
40、今天心情不好,我只有四句话想说,包括这句和前面的两句,我的话说完了!
41、铁饭碗的真实含义不是在一个地方吃一辈子饭,而是一辈子到哪儿都有饭吃。
42、就算是一坨屎,也有遇见屎壳郎的那天。所以你大可不必为今天的自己有太多担忧。
43、如果中了一千万,我就去买30套房子租给别人,每天都去收一次房租。哇咔咔~~充实!
44、骑白马的不一定是王子,可能是唐僧;带翅膀的也不一定是天使,有时候是鸟人。
45、“恋”是个很强悍的字。它的上半部取自“变态”的“变”,下半部取自“变态”的“态”。
46、再过几十年,我们来相会,送到火葬场,全部烧成灰,你一堆,我一堆,谁也不认识谁,全部送到农村做化肥。
47、2008太不正常了,一切都不正常!在这个关键时刻,中国男足挺身而出,向全世界证明:中国男足还是正常的!
48、我爸说过的最让我感动的一句话:“孩子,好好学习吧,爸以前玩麻将都玩儿10块的,现在为了供你念书,改玩儿1块的了。”
49、同志们:别炒股,风险太大了,还是做豆腐最安全!做硬了是豆腐干,做稀了是豆腐脑,做薄了是豆腐皮,做没了是豆浆,放臭了是臭豆腐!稳赚不亏呀!
```markdown ### 代码概述 这段代码的作用是:读取一段文字,判断它是“开心的”、“难过的”还是“普通的”,就像给情绪打标签一样。它用了一个叫 VADER 的工具来帮忙做判断。 --- ### 代码解析 我们一步一步来,像讲故事一样讲清楚每一段是做什么的: #### 第一步:导入工具包 ```python import pandas as pd import nltk from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer ``` > 这就像是上学前收拾书包,把要用的文具都带上。 - `pandas` 是一个能整理表格的小助手(比如 Excel 表格)。 - `nltk` 和 `SentimentIntensityAnalyzer` 是专门用来理解类语言和情绪的大脑部件。 #### 第二步:创建情绪打分员 ```python sia = SentimentIntensityAnalyzer() ``` > 想象有一个小机器叫 `sia`,它的工作就是看一句话,然后给出一个数字表示这句话有多开心或多难过。 这个数字叫做 **compound score(综合情绪分)**: - 如果是 `1`,表示非常非常开心 😄 - 如果是 `-1`,表示非常非常伤心 😢 - 如果是 `0`,那就是普普通通,开心难过 😐 #### 第三步:让机器学会打分 ```python def get_vader_scores(text): if not isinstance(text, str): return 0.0 scores = sia.polarity_scores(text) return scores['compound'] ``` > 这段话的意思是: > > 小机器开始读一句话。如果这是一句话(比如是个数字或者空的),那就给个默认分 `0.0`。 > > 如果是一句话,就用 `sia` 去分析,得到四个分数(正、负、中性、综合),但我们只关心最后一个——`compound`,也就是总情绪得分。 举个例子: - “I love this phone!” → 得分会接近 `1` ✅ - “This is terrible.” → 得分会接近 `-1` ❌ - “It’s okay.” → 得分会接近 `0` 🔳 #### 第四步:给情绪贴标签 ```python def categorize_sentiment(score): if score >= 0.05: return 'positive' elif score <= -0.05: return 'negative' else: return 'neutral' ``` > 现在我们有了数字,但普通懂数字啊!所以我们要把它变成词语: - 分数 ≥ 0.05 → 贴上“positive”(积极/开心) - 分数 ≤ -0.05 → 贴上“negative”(消极/难过) - 中间部分 → 贴上“neutral”(中立/一般) 这就像考试成绩: - 90 分以上:优秀! - 60 分以下:加油! - 中间:还行吧~ #### 第五步:整体运行情绪分析 ```python def run_sentiment_analysis(df): if df is None or df.empty: return df ``` > 先检查一下有没有表格?如果没有,或者表格是空的,那就干活了,直接回去睡觉 💤 ```python if 'cleaned_text' in df.columns: target_col = 'cleaned_text' else: target_col = None ``` > 找找看表格里有没有叫 `cleaned_text` 的那一列(也就是已经清理干净的文字)。如果有,我们就拿它来分析;没有就报错。 ```python if target_col is None: print("Error: Cannot find text column for sentiment analysis.") return df ``` > 如果找到可以分析的文字列,就告诉主:“哎呀,没找到要分析的话!” 然后结束任务。 ```python print(f"Performing sentiment analysis on column '{target_col}'...") ``` > 开始工作啦!打印一条消息告诉大家:“我现在要开始分析这一列啦~” ```python df['sentiment_score'] = df[target_col].apply(get_vader_scores) df['sentiment_label'] = df['sentiment_score'].apply(categorize_sentiment) ``` > 最重要的两步来了! > > 1. 把每一行的 `cleaned_text` 拿出来,送给 `get_vader_scores` 函数去打分,结果存进新列:`sentiment_score` > 2. 再把这些分数拿去分类,变成“positive”、“negative”或“neutral”,存进另一列:`sentiment_label` 最后,把加了这两列的新表格还给主 👍 --- ### 知识点(列出该代码中遇到的知识点) - **情感分析(Sentiment Analysis)**:通过计算机判断一段话的情绪倾向,如正面、负面或中性。常用于社交媒体监控。 - **VADER 情感评分器**:专为社交文本设计的情感工具,能理解表情符号、大写强调等特征,输出 [-1, 1] 区间的情绪值。 - **Pandas 数据处理**:使用 `pandas` 对表格数据进行操作,如添加新列、应用函数 `.apply()` 处理每行数据。 ```
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