? ? ? ?基于詞典的情感分析方法非常容易被理解，主要利用情感詞判斷一句話或者一篇文章的情感傾向，下面的程序利用BosonNLP情感詞典（從https://bosonnlp.com/dev/resource?下載情感詞典）計(jì)算情感傾向。在BosonNLP情感詞典中，每個(gè)詞有一個(gè)情感極性得分。得分大于0，表示為正向情感傾向，得分越高，傾向越強(qiáng)；得分小于0，表示為負(fù)向情感傾向，得分越低，傾向越強(qiáng)。
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import re
import jieba# pip install jieba==0.39
class DictBasedSentAnal:
def __init__(self):
self.__root_dir ='dict/'
? ? ? ? self.__sent_dict__ =self.__read_dict(self.__root_dir+'BosonNLP_sentiment_score.txt')
def analyse(self, sentence):
score =0.0
? ? ? ? for wordsin jieba.cut(sentence):
score +=self.__sent_dict__.get(words, 0)
return score
@staticmethod
? ? def __read_dict(path, encoding='utf-8'):
sent_dict = {}
with open(path, encoding=encoding)as input_file:
for linein input_file:
array = re.split('\s+', line.strip())
if len(array) ==2:
sent_dict[array[0]] =float(array[1])
return sent_dict
if __name__ =='__main__':
sentAnal = DictBasedSentAnal()
print('情感得分\t' +'%.2f' % sentAnal.analyse('這個(gè)時(shí)候反應(yīng)太慢了！'))
print('情感得分\t' +'%.2f' % sentAnal.analyse('這本書真好，內(nèi)容特別精彩。'))
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輸出結(jié)果：
情感得分 -1.56
情感得分 7.11
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? ? ? ?從上面的例子，可以看出：“這個(gè)時(shí)候反應(yīng)太慢了！”判斷為負(fù)向情感傾向，“這本書真好，內(nèi)容特別精彩?！迸袛酁檎蚯楦袃A向，這與我們的認(rèn)知一致。雖然基于詞典的情感分析方法比較簡(jiǎn)單，但是在實(shí)際中也證明有價(jià)值。以上實(shí)現(xiàn)還比較簡(jiǎn)答，還有很大的改進(jìn)空間。
