基于情感词典的情感分析.7z_情感词典打分资源-CSDN文库

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需积分: 34 77 浏览量 2021-08-08 22:11:23 上传评论 1 收藏 690KB 7Z 举报

在自然语言处理（NLP）领域，情感分析是一项重要的任务，它旨在理解、识别和提取文本中的主观信息，包括情绪、态度和观点。基于情感词典的方法是进行情感分析的一种常见技术，尤其适用于中文文本。这里提供的“基于情感词典的情感分析.7z”压缩包包含了一些关键资源，便于开发和优化情感分析模型。 1. **BosonNLP_sentiment_score.txt**: 这个文件可能包含了波士顿情感词典，这是一个专门针对中文情感分析设计的词典。波士顿情感词典通常为每个词汇分配了一个情感分数，这个分数反映了词汇的正面或负面倾向，以及强度。可以利用这些分数对文本进行打分，进而确定整个文本的情感极性和强度。 2. **stopwords.txt**: 停用词是指在文本分析中通常被忽略的常见词汇，如“的”、“和”、“是”等。这些词在情感分析中通常不携带情感信息，因此在预处理阶段会将它们过滤掉，以减少噪声并提高分析准确性。 3. **degree.txt** 和 **degree1.txt**: 这两个文件可能包含程度副词，例如“非常”、“稍微”等，这些词用于表达情感的强度。在分析时，程度副词可以调整与之相邻的词汇的情感得分，从而更准确地反映文本的情绪强度。 4. **否定词.txt** 和 **否定词1.txt**: 否定词如“不”、“没”等，它们能改变词汇的情感极性。例如，“好”是正面的，但“不好”则是负面的。在处理文本时，我们需要识别并考虑这些否定词来正确解析情感方向。在进行情感分析时，首先会进行文本预处理，包括分词、去除停用词、识别否定词和程度副词。接着，根据情感词典，计算每个词汇的情感得分，并结合否定词和程度副词的影响调整这些得分。通过汇总所有词汇的得分，可以得出整个文本的情感极性和强度。这个压缩包对于构建自定义的情感分析系统或者改进现有系统非常有用。开发者可以根据需求选择合适的词典，结合机器学习或规则基础的方法，构建出能够精确捕捉文本情感色彩的工具。此外，这些资源也可以用于教学和研究，帮助理解情感分析的原理和实践。

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资源推荐

收起资源包目录

情感分析素材.7z （6个子文件）

否定词.txt 666B

stopwords.txt 10KB

degree.txt 3KB

degree1.txt 447B

BosonNLP_sentiment_score.txt 2.41MB

否定词1.txt 114B

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太桑 -5.1189980795 mlgbd -5.10241588108 DIU -5.03436441522 mmmp -5.03436441522 no.... -5.03436441522 ohshit -5.03436441522 tmd. -5.03436441522 让不让 -5.03436441522 肠痉挛 -5.00471310388 欺人太甚 -4.96442566573 13803883303 -4.94418689774 Crixus -4.94418689774 NDYD -4.94418689774 TouchTao -4.94418689774 fxxking -4.94418689774 no.. -4.94418689774 求淡定 -4.94418689774 电子电路 -4.94418689774 费爱华 -4.94418689774 路雪旗 -4.94418689774 甘嘎 -4.88054331214 MLGB... -4.84799467245 NNd -4.84799467245 QNMLGBD -4.84799467245 TMd -4.84799467245 mlp -4.84799467245 先好 -4.84799467245 半仲 -4.84799467245 拉普拉斯 -4.84799467245 梗阻 -4.84799467245 欧尼玛 -4.84799467245 解又 -4.84799467245 解成 -4.84799467245 遗忘症 -4.84799467245 马丹 -4.84799467245 毛为毛 -4.77985774401 40.2 -4.74492768973 55555...... -4.74492768973 555555555555555555 -4.74492768973 @／ -4.74492768973 MLGBZ -4.74492768973 NNDACCOUNT_ -4.74492768973 O33 -4.74492768973 SOB -4.74492768973 Upset -4.74492768973 二三十分 -4.74492768973 先黎 -4.74492768973 吐尼玛 -4.74492768973 善宇 -4.74492768973 回天无力 -4.74492768973 忴 -4.74492768973 正爽 -4.74492768973 趾头 -4.74492768973 醒仲 -4.74492768973 fuckfuckfuck -4.7446714036 么劲 -4.70860539331 桑心好 -4.67161459877 55555555555 -4.66617459217 尼玛阿 -4.66075280423 下泻 -4.64511639079 TNND -4.64159586593 100.91万亿 -4.63392712861 3gs -4.63392712861 555555. -4.63392712861 5555555555555555555 -4.63392712861 776803828 -4.63392712861 Fxxx -4.63392712861 OS6.1 -4.63392712861 Scheisse -4.63392712861 WQNMLGBD -4.63392712861 barely -4.63392712861 cao. -4.63392712861 cazzo -4.63392712861 cnmgb -4.63392712861 mlgbz -4.63392712861 nngx -4.63392712861 sleeplessness -4.63392712861 wcnm -4.63392712861 €| -4.63392712861 个协 -4.63392712861 剮 -4.63392712861 吾通真 -4.63392712861 心欲 -4.63392712861 次奥真 -4.63392712861 武哲 -4.63392712861 毛明明 -4.63392712861 毛用 -4.63392712861 法克法克法克 -4.63392712861 玛淡 -4.63392712861 自寻短见 -4.63392712861 负号 -4.63392712861 麻尼 -4.63392712861 Ｔｍ -4.63392712861 NND -4.60859503941 nnd -4.59270746389 5555555555555 -4.55458657003 下泄 -4.55444896108 mmp 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KAO -4.38199670455 谢特 -4.35734860616 精神损失费 -4.3499508361 救救 -4.33777722449 NND. -4.33560075552 TMMD -4.32604191197 智牙 -4.31963398178 TMD. -4.29718912564 555555 -4.29595114724 WCNMLGB -4.28751223569 钟仲 -4.28751223569 鬼天 -4.27100117295 尼玛玛 -4.25919331375 艹 -4.24571119474 WTF -4.24293958501 0.2kg -4.23812954247 010-67679910 -4.23812954247 7456 -4.23812954247 8437 -4.23812954247 CONTROL -4.23812954247 Delayed -4.23812954247 FXXX -4.23812954247 MLGBZD -4.23812954247 Mmd -4.23812954247 OS6.0.1 -4.23812954247 QNMGB -4.23812954247 STRESS -4.23812954247 SUCKS -4.23812954247 TTTTTTTTTTTTTTTT -4.23812954247 bothering -4.23812954247 cao.. -4.23812954247 ctmd -4.23812954247 disorder -4.23812954247 downdowndown -4.23812954247 h7n9. -4.23812954247 insomnia. -4.23812954247 mastercard -4.23812954247 qua -4.23812954247 sad.. -4.23812954247 wcnmgb -4.23812954247 ㄩ -4.23812954247 一病病 -4.23812954247 一種錯 -4.23812954247 三点. -4.23812954247 三酉 -4.23812954247 么非 -4.23812954247 五爽 -4.23812954247 仲洗 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