Package: cnsenti
一、cnsenti中文情感分析库(Chinese Sentiment))可对文本进行情绪分析、正负情感分析。github地址https://github.com/thunderhit/cnsentipypi地址https://pypi.org/project/cnsenti/视频课-Python网络爬虫与文本数据分析特性情感分析默认使用的知网Hownet情感分析可支持导入自定义txt情感词典(pos和neg)情绪分析使用大连理工大学情感本体库，可以计算文本中的七大情绪词分布安装方法一pip install cnsenti方法二pip install cnsenti -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/二、快速上手中文文本情感词正负情感词统计fromcnsentiimportSentimentsenti=Sentiment()test_text='我好开心啊，非常非常非常高兴！今天我得了一百分，我很兴奋开心，愉快，开心'result=senti.sentiment_count(test_text)print(result)Run{'words': 24, 
'sentences': 2, 
'pos': 4, 
'neg': 0}中文文本情绪统计fromcnsentiimportEmotionemotion=Emotion()test_text='我好开心啊，非常非常非常高兴！今天我得了一百分，我很兴奋开心，愉快，开心'result=emotion.emotion_count(test_text)print(result)Run{'words': 22, 
'sentences': 2, 
'好': 0, 
'乐': 4, 
'哀': 0, 
'怒': 0, 
'惧': 0, 
'恶': 0, 
'惊': 0}三、文档cnsenti包括Emotion和Sentiment两大类，其中Emotion情绪计算类,包括**emotion_count(text)**方法Sentiment正负情感计算类，包括**sentiment_count(text)和sentiment_calculate(text)**两种方法3.1 emotion_count(text)emotion_count(text)y用于统计文本中各种情绪形容词出现的词语数。使用大连理工大学情感本体库词典，支持七种情绪统计(好、乐、哀、怒、惧、恶、惊)。fromcnsentiimportEmotionemotion=Emotion()test_text='我好开心啊，非常非常非常高兴！今天我得了一百分，我很兴奋开心，愉快，开心'result=emotion.emotion_count(test_text)print(result)返回{'words': 22, 
'sentences': 2, 
'好': 0, 
'乐': 4, 
'哀': 0, 
'怒': 0, 
'惧': 0, 
'恶': 0, 
'惊': 0}其中words中文文本的词语数sentences中文文本的句子数好、乐、哀、怒、惧、恶、惊text中各自情绪出现的词语数3.2 sentiment_count(text)隶属于Sentiment类，可对文本text中的正、负面词进行统计。默认使用Hownet词典，后面会讲到如何导入自定义正、负情感txt词典文件。这里以默认hownet词典进行统计。fromcnsentiimportSentimentsenti=Sentiment()test_text='我好开心啊，非常非常非常高兴！今天我得了一百分，我很兴奋开心，愉快，开心'result=senti.sentiment_count(test_text)print(result)Run{'words': 24, 
'sentences': 2, 
'pos': 4, 
'neg': 0}其中words 文本中词语数sentences 文本中句子数pos 文本中正面词总个数neg 文本中负面词总个数3.3 sentiment_calculate(text)隶属于Sentiment类，可更加精准的计算文本的情感信息。相比于sentiment_count只统计文本正负情感词个数，sentiment_calculate还考虑了情感词前是否有强度副词的修饰作用情感词前是否有否定词的情感语义反转作用比如fromcnsentiimportSentimentsenti=Sentiment()test_text='我好开心啊，非常非常非常高兴！今天我得了一百分，我很兴奋开心，愉快，开心'result1=senti.sentiment_count(test_text)result2=senti.sentiment_calculate(test_text)print('sentiment_count',result1)print('sentiment_calculate',result2)Runsentiment_count 
{'words': 22, 
'sentences': 2, 
'pos': 4, 
'neg': 0}

sentiment_calculate 
{'sentences': 2, 
'words': 22, 
'pos': 27.0, 
'neg': 0.0}3.4 自定义词典我们先看看没有情感形容词的情形fromcnsentiimportSentimentsenti=Sentiment()#两txt均为utf-8编码test_text='这家公司是行业的引领者，是中流砥柱。'result1=senti.sentiment_count(test_text)result2=senti.sentiment_calculate(test_text)print('sentiment_count',result1)print('sentiment_calculate',result2)Runsentiment_count {'words': 10, 'sentences': 1, 'pos': 0, 'neg': 0}
sentiment_calculate {'sentences': 1, 'words': 10, 'pos': 0, 'neg': 0}如我所料，虽然句子是正面的，但是因为cnsenti自带的情感词典仅仅是形容词情感词典，对于很多场景而言，适用性有限，所以pos=0。3.4.1 自定词典格式好在cnsenti支持导入自定义词典，但目前只有Sentiment类支持导入自定义正负情感词典，自定义词典需要满足必须为txt文件原则上建议encoding为utf-8txt文件每行只有一个词3.4.2 Sentiment自定义词典参数senti=Sentiment(pos='正面词自定义.txt',neg='负面词自定义.txt',merge=True,encoding='utf-8')pos 正面情感词典txt文件路径neg 负面情感词典txt文件路径merge 布尔值；merge=True，cnsenti会融合自定义词典和cnsenti自带词典；merge=False，cnsenti只使用自定义词典encoding  两txt均为utf-8编码3.4.3 自定义词典使用案例这部分我放到test文件夹内,代码和自定义词典均在test内，所以我使用相对路径设定自定义词典的路径|test
   |---代码.py
   |---正面词自定义.txt
   |---负面词自定义.txt正面词自定义.txt中流砥柱
引领者fromcnsentiimportSentimentsenti=Sentiment(pos='正面词自定义.txt',#正面词典txt文件相对路径neg='负面词自定义.txt',#负面词典txt文件相对路径merge=True,#融合cnsenti自带词典和用户导入的自定义词典encoding='utf-8')#两txt均为utf-8编码test_text='这家公司是行业的引领者，是中流砥柱。今年的业绩非常好。'result1=senti.sentiment_count(test_text)result2=senti.sentiment_calculate(test_text)print('sentiment_count',result1)print('sentiment_calculate',result2)Runsentiment_count {'words': 16, 'sentences': 2, 'pos': 2, 'neg': 0}
sentiment_calculate {'sentences': 2, 'words': 16, 'pos': 5, 'neg': 0}上面参数我们传入了正面自定义词典和负面自定义词典，并且使用了融合模式（merge=True），可以利用cnsenti自带的词典和刚刚导入的自定义词典进行情感计算。补充：我设计的这个库目前仅能支持两类型pos和neg，如果你的研究问题是两分类问题，如好坏、美丑、善恶、正邪、友好敌对，你就可以定义两个txt文件，分别赋值给pos和neg，就可以使用cnsenti库。四、关于词典目前比较有可解释性的文本分析方法是词典法，算法逻辑都很清晰。词典的好坏决定了情感分析的好坏。如果没有词典，也就限制了你进行文本情感计算。目前大多数人使用的是形容词情感词典，如大连理工大学情感本体库和知网Hownet，优点是直接拿来用，缺点也很明显，对于很多带情感却无形容词的文本无能为力。如这手机很耐摔， 使用形容词情感词典计算得分pos和neg均为0。类似问题在不同研究对象的文本数据应该都是挺普遍的，所以人工构建情感词典还是很有必要的。我封装了刘焕勇基于so_pmi算法的新词发现代码，将该库其命名为wordexpansion。wordexpansion可以极大的提高提高自定义词典的构建速度，感兴趣的童鞋详情可以访问wordexpansion项目地址如果如果您是经管人文社科专业背景，编程小白，面临海量文本数据采集和处理分析艰巨任务，个人建议学习《python网络爬虫与文本数据分析》视频课。作为文科生，一样也是从两眼一抹黑开始，这门课程是用五年时间凝缩出来的。自认为讲的很通俗易懂o(￣︶￣)o，python入门网络爬虫数据读取文本分析入门机器学习与文本分析文本分析在经管研究中的应用感兴趣的童鞋不妨 戳一下《python网络爬虫与文本数据分析》进来看看~更多B站:大邓和他的python公众号：大邓和他的python知乎专栏：数据科学家