颤振字典示例

颤振字典是中文文本处理中常用的一种技术，在自然语言处理、信息检索、情感分析等领域都有广泛的应用。本文将介绍颤振字典的基本概念、应用场景和示例代码。

颤振字典的概念

颤振字典是一种将词语按照其情感极性进行分类的词典，通常包含积极的词语、消极的词语和中性的词语。颤振字典可以用来对文本进行情感分类、情感分析等操作。

颤振字典的应用场景

颤振字典在自然语言处理中的应用十分广泛，其中比较常见的场景有：

• 情感分析：将文本按照情感极性进行分类，如判断一篇文章或评论是正面的、负面的还是中性的；
• 推荐系统：根据用户对商品、服务等的评论进行情感分析，推荐更加满足用户需求的商品或服务；
• 舆情监控：对社交媒体、新闻等进行情感分析，及时发现和应对公众反应。

示例代码

以下代码示例展示了如何使用Python实现颤振字典的情感分类：

import jieba
import csv

def read_emotion_dict(file_path):
    emotion_dict = {}
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        reader = csv.reader(f)
        for row in reader:
            word, emotion = row
            emotion_dict[word] = emotion
    return emotion_dict

def emotion_classify(text, emotion_dict):
    words = jieba.cut(text)
    score = 0
    for word in words:
        if word in emotion_dict:
            if emotion_dict[word] == 'positive':
                score += 1
            elif emotion_dict[word] == 'negative':
                score -= 1
    if score > 0:
        return 'positive'
    elif score < 0:
        return 'negative'
    else:
        return 'neutral'

emotion_dict = read_emotion_dict('emotion_dict.csv')
text = '这部电影太棒了，我看得很开心！'
print(emotion_classify(text, emotion_dict))  # positive
text = '这个产品很烂，质量很差！'
print(emotion_classify(text, emotion_dict))  # negative

以上示例代码中，read_emotion_dict函数用于从CSV文件中读取颤振词典，并将其存储为一个字典，其中每个词语对应一个情感极性。emotion_classify函数接受一个文本和一个颤振字典作为输入，使用结巴分词将文本拆分为词语，然后逐一判断每个词语是否在颤振字典中出现，并根据情感极性进行打分。最终根据打分结果将文本的情感分类为positive、negative或neutral。