原文地址 分类目录——情感识别 随便构造了一份测试数据如下，内容是gensim下的词向量生成模型word2vec的属性说明 一种方式，通过正则表达式，这里以去标点符号为例，在分词之前进行操作 import re # 通过正则表达式筛除string中的标点符号 def clearn_str(string): # 筛除掉中文标点 string = re.sub(r'[＂＃＄％＆＇（）＊＋，－／：；＜＝＞＠［＼］＾＿｀｛｜｝～｟｠｢｣､　、〃〈〉《》「」『』【】〔〕〖〗〘〙〚〛〜〝〞

写在前面：文档指的是一条记录，占一行。 下文是对情感法进行简单情感分析的过程博客，并不涉及对词语的加权、对程度副词加权和对否定词取反的操作，仅仅对词典中的词语进行计数。 输入：待计数文档，已有的六个情感词典。 输出：对六个词典中出现的词语进行计数得到的六列数据。 顺序见下： 分词并去停用词返回嵌套列表并保存到本地 https://blog.csdn.net/weixin_43919570/article/details/104316316 从母词及其扩充的情感词典txt文件读取到列表list中

功能工程-NLP 请在这里找到我的项目，以观察性能分析报告和交互式可视化效果： : 文本数据种类繁多，但原始形式却杂乱无章。 因此，特征工程是训练机器根据给定数据进行预测之前的重要步骤。 在我的笔记本中，我探索了许多预处理和功能工程技术，以从一系列虚假和真实的新闻数据中获取见解。 数据集： 使用的库： NLTK TextBlob 凯拉斯 张量流 HuggingFace变形金刚 正则表达式 大熊猫 科学工具学习 探索的功能： 情感主观性与极性 删除停用词，标点符号和降低的大小写：