snownlp使用和训练数据

一、情感分析使用说明

snownlp是一个Python中文自然语言处理库，它可以用于中文分词、词性标注、情感分析等任务。在使用snownlp进行情感分析时，主要分为以下几个步骤：

1. 安装snownlp库：可以使用pip命令进行安装，命令为pip install snownlp
2. 导入snownlp库：在Python代码中导入snownlp库，命令为from snownlp import SnowNLP
3. 加载文本数据：将需要进行情感分析的文本数据读取进来，可以使用Python内置的open函数进行读取，也可以使用第三方库如pandas等读取数据。
4. 进行情感分析：使用SnowNLP库的sentiments属性对文本进行情感分析，该属性会返回一个值在0-1之间的数，数值越接近1表示情感越积极，越接近0表示情感越消极。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用snownlp进行情感分析：

from snownlp import SnowNLP

# 加载文本数据
text = '这部电影真的很棒！'

# 进行情感分析
s = SnowNLP(text)
sentiment = s.sentiments

# 输出情感分析结果
if sentiment > 0.5:
    print('情感积极')
else:
    print('情感消极')

           

以上就是使用snownlp进行情感分析的基本步骤，通过对不同文本数据的情感分析，可以更好的了解用户对产品、服务、事件等的态度和情感反应。

二、自定义训练snownlp

如果需要自定义训练snownlp，可以按照以下步骤进行：

1. 准备训练数据：需要准备一份已经标注好情感极性的数据集，通常情况下，可以使用已有的公开数据集，也可以自己构建数据集进行标注。
2. 将训练数据转换为snownlp所需要的格式：snownlp要求训练数据的格式为label\\\\ttext，其中label为情感极性，text为文本内容，两者之间用制表符分隔。
3. 使用snownlp的train方法进行训练：使用train方法进行训练，需要指定训练数据路径、模型保存路径、迭代次数等参数。
4. 加载训练好的模型进行情感分析：使用SnowNLP库的load方法加载训练好的模型，然后使用sentiments属性对文本进行情感分析。

下面是一个简单的示例代码，演示如何自定义训练snownlp：

from snownlp import sentiment
from snownlp.sentiment import Sentiment

# 准备训练数据
train_data = [
    ['1', '我好喜欢你！'],
    ['0', '这个产品不好，不值得购买。'],
    ['1', '这家餐厅的服务也很到位。'],
    ['0', '这个政策应该予以废除。']
]

# 将训练数据转换为snownlp所需要的格式
train_data_snownlp = []
for data in train_data:
    label, text = data
    train_data_snownlp.append(label + '\\\\t' + text)

# 使用snownlp的train方法进行训练
sentiment.train('train.txt')

# 加载训练好的模型进行情感分析
s = Sentiment()
s.load('sentiment.marshal')

# 进行情感分析
text = '我不想去海边啊！'
sentiment = s.sentiment(text)

# 输出情感分析结果
if sentiment > 0.5:
    print('情感积极')
else:
    print('情感消极')

           

三、使用源码训练

如果需要使用源码训练snownlp，可以按照以下步骤进行：

1. 下载snownlp源码：可以从GitHub上下载snownlp的源码，地址为https://github.com/isnowfy/snownlp。
2. 准备训练数据：需要准备一份已经标注好情感极性的数据集，通常情况下，可以使用已有的公开数据集，也可以自己构建数据集进行标注。在snownlp/sentiment目录下放入你的语料文件。语料文件需要分为两个，一个是正面的文本，一个是负面的文本 。修改snownlp/sentiment/init.py文件中的data_path变量，指向你的语料文件路径。
3. 训练模型：你需要运行sentiment.py文件的train来训练模型，并将生成的sentiment.marshal.3文件复制到snownlp/sentiment/data目录。
4. 使用snownlp.SnowNLP(text).sentiments方法来测试你的模型效果。