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文档简介

任务7.3文本情感分析Python数据分析学习目标及重难点学习目标：基于情感词典进行情感分析基于机器学习进行情感分析素养目标：培养严谨、认真、踏实、勤奋的学习态度学习重点：基于机器学习进行情感分析目录学习内容1.基于情感词典情感分析2.基于机器学习进行文本情感分析01基于情感词典进行情感分析1.情感分析文本情感分析，又称为倾向性分析和意见挖掘，是指对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。Ilikethismovieverymuch.正向情感分析还可以细分为情感极性（倾向）分析、情感程度分析及主客观分析等。1.基于情感词典情感分析情感词典通过制定一系列的情感词典和规则，对文本进行段落拆解、句法分析，计算情感值，最后通过情感值来作为文本的情感倾向依据。对文本进行分词操作，从中找出情感词、否定词以及程度副词。判断每个情感词之前是否有否定词及程度副词，将它之前的否定词和程度副词划分为一组。将所有组的得分加起来，得分大于0的归于正向，小于0的归于负向1.基于情感词典情感分析“这款蓝牙耳机的款式比较好看，操作也比较简单，不过音质真的太烂了，耳塞也不好用。”积极情感词+1消极情感词-1修饰词：太*4修饰词比较*2否定词：不*-102基于机器学习情感分析2.基于机器学习情感分析朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯的思想基础是：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。2.基于机器学习情感分析nltk.classify模块中的NaiveBayesClassifier类实现了朴素贝叶斯分类算法，该类中有一个类方法train()，主要用于根据训练集来训练模型。labeled_featuresets--表示分类的特征集列表。train(cls,labe

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