基于词典的情感分类-情感词典文本情感分析

朋友圈里，有人天天秀恩爱，有人夜里抱怨不停，可他们到底乐不乐，烦不烦，你却无从得知。现在，用知网词典加Python，就能给这些文字来个情感大剖析，这比算命先生还准。

情感分析不是玄学

知网词典把咱们的中文词汇分成了三种：正面、负面和中性。像“暴富”这种词就是正面，让人开心；“秃头”这种词就是负面，让人头疼；“地铁”这种词，就属于中性，既不让人开心也不让人头疼。这分类方法在学术界都用了十多年了，比那些星座分析靠谱多了。

这Python里的jieba库，能把句子给切得稀巴烂，然后跟知网词典给每个词打分。最后算个总分，判断个情绪倾向，跟那烧烤摊老板数签子似的，一个流程走下来。

环境配置像泡面

得先装上jieba、pandas这些东西，用pip来搞定。要是出岔子，八成是网速不给力，换个角度多来几回。别问为啥，咱这地界儿编程，有时候得有点耐心。

解压完资源包，别忘了调整文件存放位置，Windows用户要留心斜杠的朝向。有家伙就因为路径搞错了，愣是花了整整一天分析C盘的系统文件，最后得出Windows好像挺生气的结论。

词典比女朋友敏感

知网那东西把“加班”当负面词汇，可有些拼命三郎可能觉得这东西挺中性。词典哪懂“呵呵”的真谛，这种词得分人自己动手改改权重。

测了测，这“今天裁我鸟了，还发了N+7”的绕口令，AI直接高潮了。得先让AI懂点规矩，先对付那些来回绕的转折句，再让它去翻词典。

微博语料库的威力

这货用自带的10万条微博数据来测试，结果这模型能精准地看出“甲方爸爸”那股子怒气值，还有“抽奖微博”那虚假的乐呵。比那些狗仔队分析明星离婚声明还快。

哎呀妈碰到“这鸡块好吃得让人想哭”这种话，机器就懵圈了，以为是在说坏话。咱们的中文这么有深度，有时候得靠智障的机器加上真人的智障才能理解透。

实战比教程刺激

公司年会上那演讲，领导嘴里头的“挑战”全都是些让人头疼的东西，而“机遇”，那可都是让人心里乐呵的甜头。结果，那词云图做得跟个没事人似的，敏感词一个都没露脸。

翻看相亲那位的社交圈，"独来独往"这词儿出现的次数多得吓人，再一看"吃火锅"、"看电影"这类不咸不淡的词儿，软件就提示我悠着点。结果，后来我才发现，这家伙竟然有八个备胎在排队。

商业用途需谨慎

那家伙拿这东西给女神写情诗，结果系统给的建议是，把“永远爱你”改成“短期租赁式情感投入”，说是这样负面情绪少点。现在，他天天楼下唱《单身情歌》，那叫一个惨。

这家公司拿这东西分析用户吐槽，结果客服团队全成了忧郁哥。后来给那模型安了个快乐表情包的过滤系统，这才算是恢复正常了。

上次你那朋友圈被系统搞了个乌龙，说是啥情绪？是“深夜放毒”被误认成暴力狂，还是“我很好”被读成绝望指数爆表了？