在《无问西东》豆瓣短评分析一文中，我们通过爬虫技术，抓取了220条豆瓣短评与相应打分数据，通过分词与关键词提取技术，比较了正、负向评价的关键词差异。本文中，我们对同样的数据，使用SnowNLP包，对短评进行情感分析，并与实际打分情况进行比较。 情感分析 SnowNLP可以进行中文分词、词性标注、情感分析等操作，对于情感分析，使用的语料库主要为购物方面的，可以替换语料库进行训练。本文中，直接使用默认语料库。 如下，导入《无问西东》豆瓣短评分析中得到的数据，并加载SnowNLP包，对每一条评论计算情感分析
python 舆情分析 nlp主题分析 （1） 待续: https://www.cnblogs.com/cycxtz/p/13663895.html
自然语言处理的情感分析比较复杂，这里有两个好用的python库，针对英文的TextBlob和仿照其针对中文的SnowNLP
在进行实战之前，我们了解一些SnowNLP的简单使用，可对后续我们数据分析有一定的帮助。下边简单举几个例子，帮助大家理解SnowNLP的作用。
1、这两天在朋友圈、短视频，微博这些社交平台经常刷到这些内容（王者荣耀芈月白晶晶的皮肤）。
python最大的好处就是有无穷无尽的包资源，如何把这些包资源组合起来发挥其应有的价值也是一个很重要的工作。比如NLP的文本摘要提取就有几个现成的可以实现，如snownlp，goose3，sumy，虽然摘要效果未必理想。
请先阅读“中国年轻人正带领国家走向危机”，这锅背是不背？ 一文，以对“手把手教你完成一个数据科学小项目”系列有个全局性的了解。
今天是《蚁人2》国内上映的第19天，作为练手，打算把豆瓣上的短评爬下来作为分析的素材。
SnowNLP是一个Python库，用于处理中文文本的情感分析、文本分类和关键词提取等自然语言处理任务。它基于概率模型和机器学习算法，具有简单易用的接口和丰富的功能。
背景 最近项目中有一个需求，希望分析用户对某些商品的评论，以推测用户对这些商品的情感倾向，从而为运营人员管理这些商品提供依据。 这个问题属于自然语言处理的范畴，国外有很多这方面的论文。但我不是搞学术的，得想办法快速解决这个问题。 从网上看到一哥们通过微博分析女朋友的情绪，他的方案里包括分词的选择、情绪分析词典的选择、情绪值的计算等，但因为自己实现的效果比较差，最后废弃了自己的方案，直接选择了腾讯文智的情感分析收费服务。 因为最近研究过tensorflow，也了解到使用tensorflow参
本文简绍了SnowNLP的使用方法，这是一个处理中文文本内容的python类库，其主要功能包括分词、词性标注、情感分析、汉字转拼音、繁体转简体、关键词提取以及文本摘要等等。
SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码，所以使用时请自行decode成unicode编码。
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上次课给大家介绍了文本关键词提取的常用方法，本节课老shi将给大家讲解自然语言处理的另一个重要应用——文本情感分析。众所周知，很多场景下，我们都需要用到情感分析技术。比如，做金融产品量化交易，需要根据舆论数据来分析政策和舆论对股市或者基金期货的态度；电商交易需要根据买家的评论数据来分析商品的预售率等等。那么到底什么是文本情感分析，我们又该如何做文本情感分析呢？
SnowNLP是国人开发的python类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码，所以使用时请自行decode成unicode。MIT许可下发行。 其 github 主页 我自己修改了上文链接中的python代码并加入些许注释,以方便你的理解:
摘 要： 为合理评价电商平台物流客户满意度情况，提出一种基于评论大数据的物流客户满意度测算方法。首先，以生鲜电商为研究对象爬取大量在线评论，进行分词等操作并基于TF-IDF算法得出生鲜电商物流满意度的关键因素及其权重，随后构建物流属性词向量模型，结合词语权重和其与物流关键因素之间的相似性，区分每句话中的物流属性，确定用户重点关注的物流属性。然后，构建情感分析模型对物流相关评论进行情感分析，计算用户对物流各属性的满意度情况，得到评论中不同物流属性的客户满意度情况。
当你浏览社交媒体、新闻或任何数字内容时，你有没有想过背后的技术是如何分析和理解这些文本的情感的？有没有想过在数百万条评论、帖子或文章中，如何快速地识别出其中的积极和消极情绪？在这篇文章中，我们将揭示其中的奥秘，并教你如何使用Python和SnowNLP来轻松地实现一个文本情感分析系统。
简介：文本挖掘中，情感分析是经常需要使用到，而进行主题模型分析之前，对数据集进行文本分类再进行分析具有必要性，因为分类以后，每一类的主题才会更明显。而snownlp是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，主要看上了他的情感分类功能(二分类)，分类是基于朴素贝叶斯的文本分类方法，当然也可以选择基于其他方法自己建立一个分词模型。
大部分业务系统，都有丰富的数据，比如商品，用户信息，物流信息等等。这里以电商为例，一个电商系统都有品类丰富的商品，用户数据，，如何对这些商品归门别类，如何去发掘这些商品的特性都是一个难题。难点在于商品种类多，以国内某电商为例，spu维度商品多达三百多万，size维度商品更是有两千万。这些商品被录入资料的时候信息往往是不准确的，一是因为商家为了搜索流量，会给商品加上各种不存在的属性，比如冬天的衣服，可能商家会加上夏天的标签，这样用户搜索夏装也能搜索出来。还有一点是资料维护不全，很多商品资料就简单几句描述，这些商品很可能就会淹没在海量商品中。除此之外，如何发掘商品的动态特征也不是人工能发现的，比如商品的限量趋势，动销率，口碑等等。那么就需要有一个手段，去挖掘商品的特征。
《我不是药神》是由文牧野执导，宁浩、徐峥共同监制的剧情片，徐峥、周一围、王传君、谭卓、章宇、杨新鸣等主演 。影片讲述了神油店老板程勇从一个交不起房租的男性保健品商贩程勇，一跃成为印度仿制药“格列宁”独家代理商的故事。
HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。
首先给出昨天文章里最后的小思考题的答案，原文链接为： Python从序列中选择k个不重复元素 既然选择的是不重复的元素，那么试图在[1,100]这样的区间里选择500个元素，当然是不可能的，但是机器不知道这事，就一直尝试，没有精力做别的事了。 今天的话题是分词：Python扩展库jieba和snownlp很好地支持了中文分词，可以使用pip命令进行安装。在自然语言处理领域经常需要对文字进行分词，分词的准确度直接影响了后续文本处理和挖掘算法的最终效果。 >>> import jieba
SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。
商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……情感分析大有用武之地。本文帮助你一步步用Python做出自己的情感分析结果，难道你不想试试看？
为了赚足学分丰富假期生活，初衷是分析老师对学生作业的评价和学生对老师的评价的。本来这个任务是在N多天前就应该完成了，无奈本人懒癌晚期+拖延症不想治疗，不是因为火烧眉毛就绝对没有今天的文章。本文旨在记录自己的学习过程，就这样，开干啦！
以上是官方对snownlp的描述，简单地说，snownlp是一个中文的自然语言处理的Python库，支持的中文自然语言操作包括：
依赖库 pip install jieba pip install matplotlib pip install wordcloud pip install snownlp 词频统计 # -*- coding: utf-8 -*- import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 加载自定义分词字典 jieba.load_userdict("news.txt") # 语料 corpos = "美
首页总评分评分两级分化严重，“差评”占主 在目前11463个评价中两级分化严重，“1星”占比最高为28.6%，其次为“5星”的25.4%。“好评”（5星、4星）占比为35.80%，“一般”（3星）为16.50%，“差评”（2星、1星）占比为47.80%。很明显，“差评”占了接近一半的比例。
注意，下面的路径是我个人下载文件的路径，详细参见https://github.com/Lynten/stanford-corenlp
现如今各种APP、微信订阅号、微博、购物网站等网站都允许用户发表一些个人看法、意见、态度、评价、立场等信息。针对这些数据，我们可以利用情感分析技术对其进行分析，总结出大量的有价值信息。例如对商品评论的分析，可以了解用户对商品的满意度，进而改进产品；通过对一个人分布内容的分析，了解他的情绪变化，哪种情绪多，哪种情绪少，进而分析他的性格。怎样知道哪些评论是正面的，哪些评论是负面的呢？正面评价的概率是多少呢？
二是使用百度等在线接口，使用 requests 等请求库调用，精度应该最高，但是这种有并发限制。
有时在处理文件时候，我们需要将中文姓名转换为拼音，或者是转换为拼音首字母，本文将介绍三种Python实现的方法，最后给一个批量操作的代码案例！ 一、xpinyin 开门见山，Python中文字转拼音
專 欄 ❈作者：布道，互联网运维负责人。负责公司和电商平台运维技术工作，带领团队在公司推行DevOps，践行“自动化、平台化、可视化”运维理念。目前主要关注几个方面：1.平台开发，作出更好用的工具平台提供开发同学使用，赋能开发提高提高效率；2.专家服务，例如：架构，Docker，私有云，CI/CD，容灾，性能，容量，安全等等；3.新技术，关注互联网新技术，不断更新和迭代运维技术。❈ 11月6日，湖南卫视已经开播被称作年度压轴的大戏“猎场”，迅速占领各大榜单，成为一部高热度的电视剧。但是在豆瓣上却形成了两极
前文给大家说了python机器学习的路径，这光说不练假把式，这次，罗罗攀就带大家完成一个中文文本情感分析的机器学习项目，今天的流程如下：
本文谈一谈分词的那些事儿，从定义、难点到基本方法总结，文章最后推荐一些不错的实战利器。
本文根据自己的学习过程以及查阅相关资料的理解，对自然语言基础技术之词性标注进行了相对全面的简绍，包括定义、目前的难点以及常见方法，还推荐了一大波python实战利器，并且包括工具的用法。
启用多音字模式时，竟然发现 ‘叶’ 也是多音字，查询了资料发现确实是这样，涨知识啦！
自然语言的内容有很多，今天本文所介绍的自然语言处理部分是“文本摘要”和“关键词提取”。在做博客的时候，经常会发一些文章，这些文章发出去了，有的很容易被搜索引擎检索，有的则很难，那么有没有什么方法，让博客对搜索引擎友好一些呢？
在当今数字化时代，消费者越来越倾向于在购买前查阅产品评论。京东作为中国领先的电商平台，拥有庞大的用户群体，其手机产品评论承载着丰富的信息和消费者的真实反馈。本文将对京东手机评论进行深入分析，探索其中蕴含的洞察和价值。通过对评论数据的挖掘和分析，我们将揭示消费者的偏好、产品优劣势以及市场趋势，为读者提供深入了解手机产品的视角，帮助消费者做出更明智的购买决策。
这里记录 Python相关的值得分享的内容，每周五发布。由于微信不允许外部链接，点击阅读原文可访问文中的链接。
用户体验的工作可以说是用户需求和用户认知的分析。而消费者的声音是其中很重要的一环，它包含了用户对产品的评论，不管是好的坏的，都将对我们产品的改进和迭代有帮助。另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本，因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析，对用户的评论数据进行提炼和洞察。 一、数据获取和清洗 现在爬虫泛滥，网络公开数据的获取并不再是一个难题。简单点可以利用一些互联网的爬虫服务（如神箭手、八爪鱼等），复杂点也可以自己写爬虫。这里我们用爬虫来获取京东的评论数据。相对于亚马逊而言，京东比较坑。第一个坑是京东的反
因为最近看了一下《致我们单纯的小美好》，虽然情节是有点“二”吧，但是看了觉得真的很怀念初高中的日子，一时玩心大发，于是就想搞点有意思的东西。。。首先去爬了豆瓣上面的短评，然后就是用SnowNLP做了一
有时在处理文件时候，我们需要将中文汉字转换为拼音或者拼音首字母的需求；还有的时候，我们需要对汉字进行按拼音字母排序（汉字的默认排序是编码序而非拼音序）。针对类似的转换需求，本文将介绍三种Python实现的方法，最后给一个批量操作的代码案例！
自然语言的内容有很多，今天本文所介绍的自然语言处理部分是“文本摘要”和“关键词提取”，很多朋友都应该有自己的博客，在做博客的时候，经常会发一些文章，这些文章发出去了，有的很容易被搜索引擎检索，有的则很难，那么有没有什么方法，让博客对搜索引擎友好一些呢？这里有一个好方法：
用户体验的工作可以说是用户需求和用户认知的分析。而消费者的声音是其中很重要的一环，它包含了用户对产品的评论，不管是好的坏的，都将对我们产品的改进和迭代有帮助。另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本，因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析，对用户的评论数据进行提炼和洞察。
前面章节初步学习数据的采集和一些快速的数据分析方法，如果需要更加深入去做数据分析，那么会使用到更加丰富的知识。自然语言处理（NLP）的其中一个方向就是文本处理。后面两章节将讲解基础的文本分类的知识点，学习完成入门知识点后将在实践中开始数据分析之旅。
如何批量处理评论信息情感分析，并且在时间轴上可视化呈现？舆情分析并不难，让我们用Python来实现它吧。
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