文本情感分析的两种方式

这次我将给大家介绍两种实现文本情感分析的方式：一种是借助互联网完成的方式，我称为在线分析；另一种是不需要借助互联网功能的，我称为离线分析。现在我们来详细的介绍一下这两种文本情感分析方式。

01在线分析

百度的AI平台有文本情感分析功能，我们可以借用它来进行在线的文本情感分析。

01创建账号

首先，我们先打开百度AI界面，然后点击控制台。

跳转到登陆界面后，输入账号密码后，跳转到管理界面，此时我们点击自然语言处理。进入到自然语言处理应用界面。

然后创建一个应用（如已创建好，就点击管理应用）。

创建好后，进入到应用列表中，记下来‘AppID’、‘API Key’、‘Secret Key’这三个参数的值。在后面对API进行调用的时候需要用到这三个参数。

02文本情感分析

我们在上面已经注册好百度AI的账号了，现在我们要开始使用它来将对文本进行情感分析。

首先，我们先安装一下要使用到的库。

pip install baidu-aip

安装好后，我们就可以调用百度AI来对文本进行情感分析了，代码如下：

from aip import AipNlp
""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '你的APP_ID'
API_KEY = '你的API_KEY'
SECRET_KEY = '你的SECRET_KEY'
client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
text = "志斌真帅"
""" 调用情感倾向分析 """
client.sentimentClassify(text)

它的返回示例：

{'log_id': 5284845474026755873,
'text': '志斌真帅',
'items': [
    {
        'positive_prob': 0.999893,   #表示属于积极类别的概率
        'negative_prob': 0.000106708,  #表示属于消极类别的概率
        'confidence': 0.999763,   #表示分类的置信度
        'sentiment': 2#表示情感极性分类结果
    }
  ]
}

02离线分析

Python有一个第三方库snownlp，它是专门用来处理中文文本内容的库，里面含有文本情感分析功能。它的使用方法十分简单，它会计算出文本语义接近积极的概率，越接近0情感表现越消极，越接近1情感表现越积极。使用代码如下：

from snownlp import SnowNLP
text = "你好美呀"
s = SnowNLP(text)
print(text,s.sentiments)

让我们来看看效果：

03小结

1. 本文介绍了两种对文本进行情感分析的方式，读者可以根据自身喜好来进行选择。

2. 百度AI的自然语言处理和Python自带的snownlp库，不止这一种功能，读者感兴趣的话，可以自己研究。

3. 读者如果还有其他想让写的文章可以通过点击我，可以进行留言哦~告诉我，或者加我微信私信我哟~