python情感词典计算得分_基于情感词典的情感打分

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我是靠谱客的博主无情枫叶，最近开发中收集的这篇文章主要介绍python情感词典计算得分_基于情感词典的情感打分，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

原理我就不讲了，请移步下面这篇论文，包括情感词典的构建(各位读者可以根据自己的需求稍作简化)，以及打分策略(程序对原论文稍有改动)。

论文在这里下载：基于情感词典的中文微博情感倾向性研究

(大家可以上知网自行下载)

本文采用的方法如下：

首先对单条微博进行文本预处理，并以标点符号为分割标志，将单条微博分割为n个句子，提取每个句子中的情感词。以下两步的处理均以分句为处理单位。

第二步在情感词表中寻找情感词，以每个情感词为基准，向前依次寻找程度副词、否定词，并作相应分值计算。随后对分句中每个情感词的得分作求和运算。

第三步判断该句是否为感叹句，是否为反问句，以及是否存在表情符号。如果是，则分句在原有分值的基础上加上或减去对应的权值。

最后对该条微博的所有分句的分值进行累加，获得该条微博的最终得分。

代码如下：

首先文件结构图如下：

其中，degree_dict为程度词典，其中每个文件为不同的权值。

emotion_dict为情感词典，包括了积极情感词和消极情感词以及停用词。

文件一：文本预处理 textprocess.py

在里面封装了一些文本预处理的函数，方便调用。

# -*- coding: utf-8 -*-

__author__ = 'Bai Chenjia'

import jieba

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