《用Python实现文本情感分析的核心代码程序》

《用Python实现文本情感分析的核心代码程序》，

首先，为了实现文本情感分析，我们需要安装Python语言与相关的库，这里使用的是安装NLTK（NaturalLanguageToolkit）库，它是用于自然语言处理的Python库。

接下来，让我们开始编写代码。我们首先导入所需要的Python包，如NLTK以及其他用于分析文本数据的工具。

```

importnltk

importre

importnumpyasnp

```

接下来，我们生成数据集，这里使用的是NLTK中的movie_reviews数据集，它包含6000个电影评论，每条评论标记了它的情感，即正面还是负面。在这里，我们把它们分为两个分类：

```

positive_reviews=movie_reviews.words('pos')

negative_reviews=movie_reviews.words('neg')

```

接下来，我们要做的就是生成词汇表，即一个列表包含所有文本中出现的词。这里我们使用NLTK中的word_tokenize找出所有词汇表。

```

word_positive=nltk.word_tokenize(positive_reviews)

word_negative=nltk.word_tokenize(negative_reviews)

```

为了得到一个拥有一些单词的列表，我们使用re模块正则表达式来过滤掉标点符号：

```

positive_words=[w.lower()forwinword_positiveifre.search('^[a-z]+',w)]

negative_words=[w.lower()forwinword_negativeifre.search('^[a-z]+',w)]

```

现在我们需要统计词出现的频率，这里我们使用Python字典来计算每个词出现在正负评论中的次数：

```

positive_dict={}

forwordinpositive_words:

positive_dict[word]=positive_dict.get(word,0)+1

negative_dict={}

forwordinnegative_words:

negative_dict[word]=negative_dict.get(word,0)+1

```

最后，我们要做的就是建立NaiveBayes分类器，用来预测情感分类。NaiveBayes分类器使用贝叶斯定理对给定文本进行分类：

```

prob_positive=np.array(list(positive_dict.values())).astype(np.float)

prob_positive=prob_positive/np.sum(prob_positive)

positive_prob=np.log(prob_positive)

prob_negative=np.array(list(negative_dict.values())).astype(np.float)

prob_negative=prob_negative/np.sum(prob_negative)

negative_prob=np.log(prob_negative)

```

最后，使用适当的文本，我们就可以使用NaiveBayes分类器来预测该文本的情感分类：

```

defpredict_sentiment(text):

tokenizer=nltk.tokenize.RegexpTokenizer(r"\w+")

tokens=tokenizer.tokenize(text)

positive_score=0

negative_score=0

forwordintokens:

ifwordinpositive_dict.keys():

positive_score+=positive_prob[positive_dict[word]]

ifwordinnegative_dict.keys():

negative_score+=negative_prob[negative_dict[word]]

ifpositive_score>negative_score: