微博语料情感分析代码

微博语料情感分析代码，希望大家互相学习，互相帮助。

import jieba
import numpy as np
import codecs
import re

#打开词典文件，返回列表
def open_dict（Dict）:
    path = ‘%s.txt‘ % Dict
    dictionary = codecs.open（path ‘r‘ encoding=‘utf-8‘）
    dict = []
    for word in dictionary:
        word = word.strip（‘\n‘）
        dict.append（word）
    return dict



def judgeodd（num）:
    if （num % 2） == 0:
        return ‘even‘
    else:
        return ‘odd‘


#注意，这里你要修改path路径。
deny_word = open_dict（Dict = ‘foudingci‘）
posdict = open_dict（Dict = ‘positive‘）
negdict = open_dict（Dict = ‘negative‘）

degree_word = open_dict（Dict = ‘chengduci‘）
mostdict = degree_word[degree_word.index（‘extreme‘）+1 : degree_word.index（‘very‘）]#权重4，即在情感词前乘以4
verydict = degree_word[degree_word.index（‘very‘）+1 : degree_word.index（‘more‘）]#权重3
moredict = degree_word[degree_word.index（‘more‘）+1 : degree_word.index（‘ish‘）]#权重2
ishdict = degree_word[degree_word.index（‘ish‘）+1 : degree_word.index（‘last‘）]#权重0.5



def sentiment_score_list（dataset）:
    seg_sentence = dataset.split（‘。‘）

    count1 = []
    count2 = []
    for sen in seg_sentence: #循环遍历每一个评论
        segtmp = jieba.lcut（sen cut_all=False）  #把句子进行分词，以列表的形式返回
        i = 0 #记录扫描到的词的位置
        a = 0 #记录情感词的位置
        poscount = 0 #积极词的第一次分值
        poscount2 = 0 #积极词反转后的分值
        poscount3 = 0 #积极词的最后分值（包括叹号的分值）
        negcount = 0
        negcount2 = 0
        negcount3 = 0
        for word in segtmp:
            if word in posdict:  # 判断词语是否是情感词
                poscount += 1
                c = 0
                for w in segtmp[a:i]:  # 扫描情感词前的程度词
                    if w in mostdict:
                        poscount *= 4.0
                    elif w in verydict:
                        poscount *= 3.0
                    elif w in moredict:
                        poscount *= 2.0
                    elif w in ishdict:
                        poscount *= 0.5
                    elif w in deny_word:
                        c += 1
                if judgeodd（c） == ‘odd‘:  # 扫描情感词前的否定词数
                    poscount *= -1.0
                    poscount2 += poscount
                    poscount = 0
                    poscount3 = poscount + poscount2 + poscount3
                    poscount2 = 0
                else:
                    poscount3 = poscount + poscount2 + poscount3
                    poscount = 0
                a = i + 1  # 情感词的位置变化

            elif word in negdict:  # 消极情感的分析，与上面一致
                negcount += 1
                d = 0
                for w in segtmp[a:i]:
                    if w in mostdict:
                        negcount *= 4.0
                    elif w in verydict:
                        negcount *= 3.0
                    elif w in moredict:
                        negcount *= 2.0
                    elif w in ishdict:
                        negcount *= 0.5
                    elif w in degree_word:
                        d += 1
                if judgeodd（d） == ‘odd‘:
                    negcount *= -1.0
                    negcount2 += negc

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1541  2016-10-26 17:10  Textming\Textming\chengduci.txt

     文件         74  2016-10-26 18:03  Textming\Textming\foudingci.txt

     文件     119538  2016-10-26 16:37  Textming\Textming\negative.txt

     文件      68600  2016-10-26 16:12  Textming\Textming\positive.txt

     文件       6099  2017-05-13 12:06  Textming\Textming\senti_python.py

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     文件     640943  2017-05-13 12:31  Textming\yuliao\result2.txt

     文件    5644291  2014-01-19 13:45  Textming\yuliao\yuliaoku.txt

     文件       5182  2017-05-07 22:27  Textming\yuliao\yuliaoku_sample.txt

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