python情感分析代码

python情感分析代码 源码数据源都有 功能比较全 可以下载参考

# -*- coding: utf-8 -*-
“““
Created on Sat Feb  2 00:07:04 2019

@author: Administrator
“““

import os
os.chdir（‘d:\\pythonpath\\LDA‘）
##################情感分析
from collections import defaultdict
import re
import jieba
import codecs
import sys
##中文分词
def seg2word（comment_txt）:
    #调用jieba进行分词
    segword1=jieba.cut（comment_txt）
    #分词后的结果存为list类型
    segword2=[]
    for k in segword1:
        segword2.append（k）
     #调用reaLines读取停用词   
    stopwords=open（‘stopwords2.txt‘‘r‘encoding=‘UTF-8‘）.readlines（） 
    ##如果是停用词就不保存到newSent
    newSent=[]  
    for word in segword2:
        if word+‘\n‘ in stopwords:
            continue
        else:
            newSent.append（word）
    return newSent      ##返回newSent
##情感词定位
    
def words（）:
    #读取情感词
    senList=open（‘sentiment.txt‘‘r‘encoding=‘UTF-8‘）.readlines（）
    senDict=defaultdict（）
    for s in senList:
        senDict[s.split（‘‘）[0]]=s.split（‘‘）[1]
    #读取否定词
    notList=open（‘notDict.txt‘‘r‘encoding=‘UTF-8‘）.readlines（）
    notDict=defaultdict（）
    for n in notList:
        notDict[n.split（‘‘）[0]]=n.split（‘‘）[1]
    #读取程度副词
    degreeList=open（‘degreeDict.txt‘‘r‘encoding=‘UTF-8‘）.readlines（）
    degreeDict=defaultdict（）
    for d in degreeList:
        degreeDict[d.split（‘‘）[0]]=d.split（‘‘）[1]
    return senDictnotDictdegreeDict
    
#列表转字典，对分词结果进行定位
def listToDist（wordlist）:
    data={}
    #针对重复词汇，进行判断，采用复合键值
    for x in range（0len（wordlist））:
       if wordlist[x] not in data.keys（）:
           data.setdafault（wordlist[x][x]）
    else:
        data[wordlist[x]].append（x）
    return data




def listToDist（wordlist）:
    “““将分词后的列表转为字典，key为单词，value为单词在列表中的索引，索引相当于词语在文档中出现的位置“““
    data = {}
    for x in range（0 len（wordlist））:
        data[wordlist[x]] = x
    return data









#根据情感定位获得句子得分
def classifyWords（wordDictsenDictnotDictdegreeDict）:
    senWord1=defaultdict（）
    notWord1=defaultdict（）
    degreeWord1=defaultdict（）
    for i in range（0len（wordDict[word]））:
        if word in senDict.keys（） and word not in notDict.keys（） and word not in degreeDict.key（）:
             senWord1[wordDict[word][i]]=senDict[word]
        elif word in notDict.keys（） and word not in degreeDict.keys（）:
            notWord1[wordDict[word][i]]=notDict[word]
        elif word in degreeDict.keys（）:
            degreeWord1[wordDict[word][i]]=degreeDict[word]
    senWord1=sorted（senWord1.items（）key=lambda asd:asd[0]）       
    notWord1=sorted（notWord1.items（）key=lambda asd:asd[0]） 
    degreeWord1=sorted（degreeWord1.items（）key=lambda asd:asd[0]）     
    senWord=defaultdict（）
    for x in senWord1:
        senWord[x[0]]=x[1]
    notWord=defaultdict（）
    for y in notWord1:
        notWord[y[0]]=y[1]        
    degreeWord=defaultdict（）
    for z in degreeWord1:
        degreeWord[z[0]]=z[1]    
    return senWordnotWorddegreeWord

#情感聚合
def scoreSent（senWordnotWorddegre

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件     471583  2019-02-28 22:12  情感分析代码修改\comments.txt

     文件       2545  2019-02-28 18:11  情感分析代码修改\degreeDict.txt

     文件        619  2019-02-28 18:15  情感分析代码修改\notDict.txt

     文件          3  2019-02-28 22:25  情感分析代码修改\score.txt

     文件     203101  2019-02-28 20:46  情感分析代码修改\sentiment.txt

     文件      13710  2019-02-28 20:26  情感分析代码修改\stopwords2.txt

     文件       7737  2019-02-28 23:02  情感分析代码修改\情感分析.py

     目录          0  2019-02-28 23:35  情感分析代码修改

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