白癜风诊疗康复 https://jbk.39.net/yiyuanfengcai/yyjs_bjzkbdfyy/20行代码教会Python分析商品评价Python以开发效率高而著称，其中一个重要原因是Python有许多好用的第三方库，今天我们就借助一个中文情感分析库SnowNLP，来对某个商品的评价做情感分析，得出每条评价到底是好评还是差评。SnowNLPSnowNLP库的一个特点就是内置了中文词库，使用这个库就可以直接处理中文，也无需我们去做分词的操作，此外，他还可以做简单的关键字提取以及关键句提取等。安装snownlppipinstallsnownlp执行上面的命令，即可自动安装，安装完成后就可以开始我们的评论情感分析了。数据准备为了避免太多其他功能代码干扰本文的重点内容，因此我提前在某宝的一个商品上把评论复制下来放入文件taobao评论.txt中，内容大致如下：实现代码输出：(#1)使用命名元组来组织数据，两个属性，content是评论，由于可能会很长，所以最终结果会进行缩略显示。result就显示好评或差评(#2)使用snownlp的SnowNLP，实例化时传入我们要分析的文本(#3)使用调用SnowNLP的方法sentiments，即可得到一个百分比的数值，这个数值表示积极度(#4)自定义方法pst_to_result，这里就简单把大于0.75分的就输出好评，其他情况就输出差评总结使用snownlp的SnowNLP，实例化时传入待分析的文本调用SnowNLP的方法sentiments，获取积极度分数(0到1之间的小数)最后本文介绍了在Python中简单使用snownlp进行商品评价情感分析，这个库一般对于商品买卖才有比较好的分析效果，对于其他场景恐怕会比较感人。考虑到他调用简单方便，我们无需顾及中文分词和创建各种nlp模型即可进行分析也是一个不错的选择。
转载请注明：http://www.aierlanlan.com/rzdk/5588.html
