## 在Python中利用情感词典进行情感分析
注:此情感词典经过由新闻语料训练的word2vec进行扩充,并且识别了句子中的强调词以及否定词
### 使用方法:
将待处理的文件放入**raw_data**文件夹,调用脚本时输入要处理的文件名,需要处理的列,输出的文件名即可,脚本会自动在**raw_data**下生成一个**output**文件夹用于存放处理结果
```bash
python3 Jeffmxh_sentiment_analyse.py -i 'infile' -c 'column' -n 16
```
### 参数说明:
1. ``-i``或``--inpath``:输入excel文件的名称
2. ``-c``或``--column``:输入数据要处理的列明
3. ``-n``或``--ncores``:处理是并行的线程数
如需要查看命令行参数可输入
```bash
python3 Jeffmxh_sentiment_analyse.py -h
```
***
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【作品名称】:基于Python实现利用情感词典做情感分析 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】: 注:此情感词典经过由新闻语料训练的word2vec进行扩充,并且识别了句子中的强调词以及否定词 使用方法: 将待处理的文件放入raw_data文件夹,调用脚本时输入要处理的文件名,需要处理的列,输出的文件名即可,脚本会自动在raw_data下生成一个output文件夹用于存放处理结果 python3 Jeffmxh_sentiment_analyse.py -i 'infile' -c 'column' -n 16 参数说明: -i或--inpath:输入excel文件的名称 -c或--column:输入数据要处理的列明 -n或--ncores:处理是并行的线程数
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full_neg_dict_sougou.txt 124KB
full_pos_dict_sougou.txt 139KB
degree_dict.xlsx 12KB
emotion_user_dict.txt 290KB
stopwords_utf8.txt 16KB
Jeffmxh_sentiment_analyse.py 7KB
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