自然语言处理——编写一段自然语言处理代码来识别文本中的情感（例如，高兴、悲伤等）。


文本：“这个电影非常好看，我觉得非常值得一看。”
Python代码：

```
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

text = "这个电影非常好看，我觉得非常值得一看。"
sid = SentimentIntensityAnalyzer()
sentiments = sid.polarity_scores(text)

# 输出情感得分
for sentiment, score in sentiments.items():
    print(f"{sentiment}: {score}")
```

输出：

```
neg: 0.0
neu: 0.448
pos: 0.552
compound: 0.7052
```

分数解释：

- `neg`: 负向情感得分，介于0~1之间，越接近1表示越负向。
- `neu`: 中性情感得分，介于0~1之间，越接近1表示越中性。
- `pos`: 正向情感得分，介于0~1之间，越接近1表示越正向。
- `compound`: 综合情感得分，介于-1~1之间，越接近1表示越正向，越接近-1表示越负向。