【问题标题】：How can I analyze pieces of text for positive or negative words?如何分析文本中的正面或负面词？
【发布时间】：2011-06-08 05:28:31
【问题描述】：

我正在寻找某种模块（最好是用于 python），它可以让我为该模块提供一个大约 200 个字符长的字符串。然后，模块应该返回该字符串有多少肯定或否定词。（例如，爱、喜欢、喜欢与讨厌、不喜欢、不好）

我真的很想避免在自然语言处理中重新发明轮子，所以如果你们知道什么能让我做我上面描述的事情，如果你可以分享。

感谢您的帮助！

【问题讨论】：

标签： nlp

【解决方案1】：

我认为您正在寻找sentiment analysis。这是Twitter sentiment app。

这是question about sentiment analysis using Python。

【讨论】：

这正是我想要的；谢谢。如果没有其他人回复，我会给你支票。

【解决方案2】：

在分析文本片段之前，您需要对给定的文本进行分条标点、修复语言、拆分空格、降低整个文本并将单词存储在可迭代数据结构中的预处理。

对于一些基本的情绪分析，可以使用以下技术：

词袋

在词袋技术中，我们基本上通过一个词袋（文件）并检查我们制作的迭代是否包含这些。如果确实如此，那么我们为每个单词的存在分配一些值，以衡量文本的总体情绪。这个链接应该可以帮助你更多地了解这个 https://en.wikipedia.org/wiki/Bag-of-words_model

关键字提取和标记

通过标记元素然后删除不需要的数据，可以从输入文本中提取关键字和重要信息。例如：我的名字是约翰。在这里，约翰，名字是信息，实际上并不需要“是”。类似地，可以删除动词和其他不重要的东西，以便只保留主要信息。 Chunking 和 Chinking 有帮助。这个链接一定有帮助。 http://nltk.org/book/ch07.html

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用现有的情绪分析工具对文本进行标记并获取情绪。我所知道的最全面的情绪分析工具是SentiBench。这基本上是对所有情绪分析工具的调查研究。以及如何使用代码的代码和示例。

【讨论】：