Python | TextBlob.sentiment() 方法介绍

TextBlob是一个Python库，用于进行文本处理任务，如情感分析，语言翻译，拼写检查等。其中，sentiment()方法是TextBlob库中的一个功能强大的文本情感分析工具。

方法原理

sentiment()方法可以将一段文本转化为一个元组，其中包括该段文本的极性和主观程度。其中极性(polarity)的值在[-1, 1]之间，表示文本的情感程度。极性的值越接近1，说明文本越积极；而极性的值越接近-1，则说明文本越消极。而主观程度(subjectivity)的值在[0,1]之间，表示文本的主观程度，值越接近1，则表明文本越主观。

代码示例

from textblob import TextBlob

text = '''I am so happy to be able to learn Python! It is such a fantastic language, so powerful and elegant! '''

blob = TextBlob(text)
polarity, subjectivity = blob.sentiment

print(f"Polarity: {polarity:.2f}, Subjectivity: {subjectivity:.2f}")

上述代码输出：

Polarity: 0.90, Subjectivity: 0.85

在这个例子中，TextBlob对一段文本进行了情感分析，输出的结果表明该段文本是积极的，并且有很强的主观性。

sentiment()方法也可以用于对较长的文章进行情感分析。同时另一个强大的功能是，TextBlob还支持多语言文本情感分析，只需要设置正确的语言参数即可。

参考资料

• TextBlob Documentation
• Python TextBlob Sentiment Analysis