该文章介绍如何使用 Text Blob 创建自己的文本分类系统。 如果已经安装 Text Blob ,需要更新则需要运行：$ pip install -U text blob nltk如果第一次安装 Text Blob ，你可能需要下载必要的NLTK语料库。命令：$ curl https://raw.github.com/sloria/ Text Blob /master/download_corpora.py | pyt 情绪分析：sentimentAnalysis（Python API） sentimentAnalysis模块在python使用 Text Blob 。 该模块使用YARP端口接收要分析的文本。 sentimentAnalysis通过YARP端口发布分析结果。 sentimentAnalysis需要输入之类的文本。 运行程序的过程： 执行 ，启动程序。 python sentimentAnalysis . py 连接数据源。 yarp connect /yourport/data:o /sentimentAnalysis/data:i 数据结果发布在/sentimentAnalysis/data:o gpsTracker要求： 安装 Text Blob ： （将YARP与Python 2.7绑定一起使用） pip2 install text blob 情感分析 是自然语言处理领域的一个重要任务，它涉及分析文本中的情感和情绪，如积极、消极、中性等。 Text Blob 是一个简单易用的自然语言处理工具库，其中包含了 情感分析 功能。本文将介绍如何使用Python编程语言和 Text Blob 库 进行 情感分析 ，以及如何在文本中识别和量化情感倾向。 print ( " 情感分析 完成，并已保存结果到 sentiment_analysis_results.xlsx" )# 创建一个空的DataFrame来存储 情感分析 结果。# 获取情感分数（介于-1和1之间）# 将结果添加到DataFrame中。# 使用 Text Blob 进行 情感分析 。# 根据情感分数判断情感类别。# 保存 情感分析 结果到Excel文件。# 读取已处理的新闻文本。 NLTK 是一个强大的自然语言处理库，其中包含了大量用于文本处理和分析的工具。 情感分析 是一种通过计算文本中的情感信息来确定文本作者的情感倾向的技术。Transformers 库提供了许多预训练的自然语言处理模型，包括适用于 情感分析 的模型（如BERT、GPT等）。选择适合你需求的库取决于你的具体应用场景和对性能的要求。VADER 是一种专门设计用于分析社交媒体文本情感的工具，它能够识别情感强度和极性。 Text Blob 是一个用于处理自然语言文本的库，它内置了 情感分析 功能。 在对文本数据 进行 分析时，我们需要对语言、语法、结构、以及意义等 进行 抽象理解。然而，对于中文来说，由于其复杂的文法规则，构建一个完备的语言模型会是一个具有挑战性的任务。而机器学习领域中的文本分类、序列标注方法也仅仅局限于英文文本，中文文本的分析更加困难。为了解决这个问题，我们可以使用强大的文本处理库 Text Blob ，它可以帮助我们处理中文文本。特别地， Text Blob 提供了一种基于规则的分词器（即按照固定模式切分文本）和命名实体识别功能，能极大地提升中文文本的处理效率。同时， Text Blob 。 这里，当very作为修饰词的时候，它的polarity和subjectivity是忽略的，而是直接使用intensity乘以great的polarity和subjectivity，因为极性最大为1.所以这里舍入了。也就是说， text blob 内部通过一些字典或者说模板的方式对great 进行 了如上的定义，应该和nltk类似通过人工等方式来计算得到的一些评价结果; Text Blob 一直在寻找可以为其指定极性和主观性的单词和短语，并将它们平均在一起，这就是对长文本 进行 处理的时候的原理，就是简单平均，疯狂的平均。 情感分析 是一种将自然语言文本中的情感信息提取出来的技术。在Python中，有多种工具和库可用于 进行 情感分析 。下面是一些常用的 情感分析 工具和库，以及如何使用它们 进行 情感分析 。 新增：与Python3.7一起使用 所有直接可访问的 text blob _de类（例如Sentence()或Word() ）都使用默认的德语模型初始化 不适用于德语的属性或方法会引发NotImplementedError 德语句子边界检测和标记化（ NLTKPunktTokenizer ） 统一使用指定的标记生成的所有工具（ NLTKPunktTokenizer或PatternTokenizer ） 使用关键字include_punc=True的词性标记（ PatternTagger ）（默认为False ） 标签集转换在PatternTagger与关键\u8bcdtagset='penn'|'universal'|'stts' （ Text Blob 库通过识别文本中的情感词汇，并为每个情感词汇分配情感极性值，从而计算出文本的情感极性。 Text Blob 库作为一个简单易用的自然语言处理工具，提供了强大的 情感分析 功能，帮助我们更深入地理解文本背后的情感。品牌管理：通过对用户评论和社交媒体反馈 进行 情感分析 ，可以了解用户对品牌的认可度、品牌形象和用户体验的感受，从而指导品牌管理和营销策略。社交媒体监测：通过对用户在社交媒体上的帖子、评论和推文 进行 情感分析 ，可以了解用户对产品、品牌或事件的看法和情感倾向。首先，我们需要安装 Text Blob 库。