自然语言处理的情感分析之TextBlob& SnowNLP

一、 TextBlob 包--英文分析

TextBlob是一个用于处理文本数据的Python库。它为常见的自然语言处理（NLP）任务提供了一个简单的API，例如词性标注，名词短语提取，情感分析，分类，翻译等。GitHub链接：https://github.com/sloria/TextBlob

 

from textblob import TextBlob
text = "I am happy today. I feel sad today."
blob = TextBlob(text)
#分句
blob = blob.sentences
print(blob)

#第一句的情感分析
first = blob.sentences[0].sentiment
print(first)
#第二句的情感分析
second = blob.sentences[1].sentiment
print(second)
#总的
all= blob.sentiment
print(all)

情感极性0.8，主观性1.0。说明一下，情感极性的变化范围是[-1, 1]，-1代表完全负面，1代表完全正面。

第二句result：

总的result:

两句合起来评价后你肯定发现了问题——“sad”这个词表达了强烈的负面情感，为何得分依然是正的？

这是因为SnowNLP和textblob的计分方法不同。SnowN