利用Sentiwordnet进行文本情感分析（简）1. 简介2. 下载NLTK包和它内部的词典3. 全过程代码详解1. 导入所需包，函数2. 分词3. 计数，给予词性标签4. 计算单词得分4. 完整代码（函数形式） 1. 简介 利用python中的NLTK包对英文进行分词，得到词频，标注词性，得到单词得分，最后可再根据实际情况计算文本情感分。注：分词只能得到一个个单词，不能得到短语。（我的第一篇blog！！！） 2. 下载NLTK包和它内部的词典 使用pip下载nltk pip install nltk 利用nltk下载词典 先在代码行输入： import nltk nltk.download

文本情感分析是随着网络评论的海量增长而迅速兴起的一个新兴研究课题,其研究价值和应用价值受到人们越来越多的重视.本文对文本情感分析的研究现状与进展进行了总结.

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中文文本情感分析，可使用多种模型 使用bert模型进行训练测试，执行命令如下 python main.py --model bert 基于训练好的bert模型预测新数据，执行命令如下 python predict.py --model bert --predict "your sentence" 使用ERNIE模型进行训练测试，执行命令如下 python main.py --model ERNIE 基于训练好的ERNIE模型预测新数据，执行命令如下 python predict.py --model ERNIE --predict "your sentence"

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基于酒店评论的文本情感分析-附件资源

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