有点失望

刚从安徽回来,因为没有什么收获,所以只去了两天,正好赶上周五回来(2011-11-11),以前对这样的日期一点感觉都没有,但今天,我却非常非常想跟她在一起渡过今晚,2011-11-11 11:11,然而此时我在这里敲字,很明显,是只有我一个在宿舍...

在安徽时,就跟她说下班后,我去找她。她回了个信息,说今天她请假,她姨父过来。。。。

去安徽时,上机时我发了信息给她,下机时,我又发了信息报平安。中午准备上机了,期待她发信息过来唏嘘一下,下机时,希望她发信息过来问候一下,但都没收到,很失望。

吃完饭回来宿舍,仍不见有信息,于时发了一条给她,久久不见回复,直到差不多9点她才回了。

或者这些并不代表什么,但在我看来,这些细节,能看出来我在她心里,是怎样的份量。

电视正播着 非诚勿扰,葛优 正与 股票女 调侃中,“有当没有呗”,不知道我在她心中,是不是有点像 葛优在股票女的心中好那样。

她说她今天很累,想早点休息,我出差回来,也应该累了。我没有回信息

心里总想着她,她有在想我吗...



PS:

     在安徽大学周围,什么都不多,就是小旅馆多,不是一般的多,是特别的多,几条街都是,这里学生的那些需求还真不少。从来不敢在结婚前跟对方发生那种事,或者这方面我比女人还保守。在我看来,那除了是责任,如果发生了那种事而没能跟她白头,对她可能将是伤害,不可挽回的伤害。或许我错了,现在的人还在乎这种观念吗。因为我小妹也有了,有了!!!





### 使用 SnowNLP 对 B 站弹幕进行情感分析 要实现对 B 站弹幕的情感分析,可以借助 Python 的第三方库 `SnowNLP` 来完成。以下是具体方法: #### 安装依赖库 首先需要安装必要的 Python 库,包括 `snownlp` 和用于可视化结果的 `matplotlib`。 ```bash pip install snownlp matplotlib ``` #### 数据准备 假设已经获取到一组 B 站弹幕数据并存储在一个列表中,每一条弹幕作为列表中的一个字符串元素[^4]。 ```python danmu_data = [ "这个视频真的很好看", "我觉得还可以吧", "完全看不懂啊", "强烈推荐给大家", "有点失望" ] ``` #### 情感分析过程 通过 `SnowNLP` 提供的功能,逐一对每条弹幕进行情感分析,并统计积极、消极或中立情绪的比例[^3]。 ```python from snownlp import SnowNLP positive_count, negative_count, neutral_count = 0, 0, 0 for danmu in danmu_data: s = SnowNLP(danmu) sentiment_score = s.sentiments if sentiment_score >= 0.8: # 积极情绪阈值设为大于等于0.8 positive_count += 1 elif sentiment_score <= 0.2: # 消极情绪阈值设为小于等于0.2 negative_count += 1 else: # 中立情绪范围在(0.2, 0.8)之间 neutral_count += 1 total_danmu = len(danmu_data) print(f"积极情绪比例: {positive_count / total_danmu:.2%}") print(f"消极情绪比例: {negative_count / total_danmu:.2%}") print(f"中立情绪比例: {neutral_count / total_danmu:.2%}") ``` 上述代码片段实现了对弹幕数据的情绪分类,并打印出各类情绪所占的比例。 #### 可视化结果 为了更直观地展示不同情绪类型的分布情况,可以通过 `matplotlib.pyplot` 绘制饼状图。 ```python import matplotlib.pyplot as plt labels = ['Positive', 'Negative', 'Neutral'] sizes = [positive_count, negative_count, neutral_count] plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%') plt.title('Sentiment Analysis of Danmaku') plt.show() ``` 此部分代码会生成一张饼图,清晰显示弹幕中各种情绪类型的具体占比。 #### 结果解读 通过对弹幕文本进行情感分析,可以从整体上了解观众对该视频的态度倾向,进而帮助用户挑选感兴趣的视频内容,或者辅助创作者调整其创作方向以提升用户体验[^2]。 ---
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