Python批量读取公司年报并进行情感分析--代码实战_年报问询文本情感分析-优快云博客

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本文通过Python在Jupyter Notebook环境中实现批量读取公司年报，并进行详细的情感分析，涵盖了数据获取、预处理到情感计算的全过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

该文章代码均在jupyter Notebook中运行，且已安装相关包

import jieba
import os
import csv

# 读取预定的情感词列表
def read_dict(file):
    text = open(file,encoding='gbk').read()
    text = text.split('\n')
    words = [w for w in text if w] # 去除空的内容
    return words

# 得到情感词列表
negs = read_dict(r'C:\Users\qingfeng\Desktop\Python爬虫与文本分析\Python爬虫与文本分析\Python爬虫与文本分析课件(更新)\03-初识文本分析\data\Reports\negative.txt')
poss = read_dict(r'C:\Users\qingfeng\Desktop\Python爬虫与文本分析\Python爬虫与文本分析\Python爬虫与文本分析课件(更新)\03-初识文本分析\data\Reports\positive.txt')
# print(negs,poss)

# 计算目标函数的情感词
def senti_count(text):
    wordlist = jieba.lcut(text) # 将要分析的文本进行分词
    
    pos_count = 0
    for pos in poss:
        pos_count = pos_count + wordlist.count(pos) # 计算要分析的文本中累计含有的正面情感词汇的数量
        
    neg_count = 0
    for neg in negs:
        neg_count = neg_count + wordlist.count(neg) # 计算要分析的文本中累计含有的正面情感词汇的数量
    
    retu