NLP之TEA:基于SnowNLP实现自然语言处理之对输入文本进行情感分析(分词→词性标注→拼音简繁转换→情感分析→测试)
NLP之TEA:基于SnowNLP实现自然语言处理之对输入文本进行情感分析(分词→词性标注→拼音&简繁转换→情感分析→测试)
目录
NLP分词
NLP词性标注
NLP情感分析—TEA
NLP常见功能(输出拼音、支持方法)
NLP测试
NLP分词
sentence = u"今年春节档的电影,我尤其喜欢吴京主演的电影《流浪地球》"
s = SnowNLP(sentence)print("Segmented words = {}".format(s.words))
Segmented words = ['今年', '春节', '档', '的', '电影', ',', '我', '尤其', '喜欢', '吴', '京', '主演', '的', '电影', '《', '流浪', '地球', '》']
NLP词性标注
for word, tag in s.tags:print("Word = {}, Tag = {}\n".format(word, tag))
Tagging:
Word = 今年, Tag = t
Word = 春节, Tag = t
Word = 档, Tag = Ng
Word = 的, Tag = u
Word = 电影, Tag = n
Word = ,, Tag = w
Word = 我, Tag = r
Word = 尤其, Tag = d
Word = 喜欢, Tag = v
Word = 吴, Tag = nr
Word = 京, Tag = nr
Word = 主演, Tag = v
Word = 的, Tag = u
Word = 电影, Tag = n
Word = 《, Tag = w
Word = 流浪, Tag = vn
Word = 地球, Tag = n
Word = 》, Tag = w
NLP情感分析—TEA
print("Sentiment score = {}".format(s.sentiments))
Sentiment score = 0.999991806695989
NLP常见功能(输出拼音、支持方法)
print("Pinyin = {}".format(s.pinyin))print(dir(s))
Pinyin = ['jin', 'nian', 'chun', 'jie', 'dang', 'de', 'dian', 'ying', ',', 'wo', 'you', 'qi', 'xi', 'huan', 'wu', 'jing', 'zhu', 'yan', 'de', 'dian', 'ying', '《', 'liu', 'lang', 'di', 'qiu', '》']
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'bm25', 'doc', 'han', 'idf', 'keywords', 'pinyin', 'sentences', 'sentiments', 'sim', 'summary', 'tags', 'tf', 'words']
sentence = u"春節檔的電影,我尤其喜歡吳京主演的電影"
print("简繁转换 = {}".format(s.han))
简繁转换 = 春节档的电影,我尤其喜欢吴京主演的电影
NLP测试
sentence = u"明天早上举行2019届全明星比赛,我会看直播,因为我特别喜欢詹姆斯、韦德、杜兰特、库里"
print("Sentiment score = {}".format(s.sentiments))sentence = u"明天早上有比赛"
print("Sentiment score = {}".format(s.sentiments))sentence = u"明天,上海又要下雨,我特别不喜欢下雨的天气!"
print("Sentiment score = {}".format(s.sentiments))
Sentiment score = 0.9713889788637894
Sentiment score = 0.4228962549024792
Sentiment score = 0.031366312726148315
NLP之TEA:基于SnowNLP实现自然语言处理之对输入文本进行情感分析(分词→词性标注→拼音简繁转换→情感分析→测试)相关推荐
- java utf8 简繁转换 类库_在Java中进行中文繁体简体转换,基于OpenCC(Open Chinese Convert)方案...
一.OpenCC介绍 OpenCC (Open Chinese Convert,开放中文转换) 是一个用于中文简繁转换的开源项目,支持词汇级别的转换.异体字转换和地区习惯用词转换(中国大陆.台湾.香港 ...
- 开源nlp自然语言处理 word2vec nltk textblob crf++ 机器人、翻译、简繁转换、分词、词性、词向量、关键词主题、命名体识别、语义分析、情感正负面、近义同义词、句子相似性、聚类
github开源:https://github.com/lhyxcxy/nlp 说明 本例子主要集成各种nlp框架 主要功能如下 (1)自动问答机器人 (2)中文翻译,及繁体转简体 (3)关键词提取, ...
- NLP之TEA:自然语言处理之文本情感分析的简介、算法、应用、实现流程方法、案例应用之详细攻略
NLP之TEA:自然语言处理之文本情感分析的简介.算法.应用.实现流程.实现方法之详细攻略 目录 TEA的简介 TEA的应用 TEA的实现流程 TEA的实现方法 T1.词袋模型 TEA的案例应用 TE ...
- 简繁体转换---Python自然语言处理(5)
目录 简体繁体转换 使用CharTable进行简繁体转换 多种繁简之间的转换 简体繁体转换 如今,世界上存在两种中文,一种是中文简体,一种是中文繁体.如果要完全掌握中文语言的自然语言处理,那么简繁都不 ...
- 【组队学习】【29期】9. 基于transformers的自然语言处理(NLP)入门
9. 基于transformers的自然语言处理(NLP)入门 航路开辟者:多多.erenup.张帆.张贤.李泺秋.蔡杰.hlzhang 领航员:张红旭.袁一涵 航海士:多多.张红旭.袁一涵.童鸣 基 ...
- 【组队学习】【28期】基于transformers的自然语言处理(NLP)入门
基于transformers的自然语言处理(NLP)入门 论坛版块: http://datawhale.club/c/team-learning/39-category/39 开源内容: https: ...
- NLP:基于snownlp库对文本实现提取文本关键词和文本摘要
NLP:基于snownlp库对文本实现提取文本关键词和文本摘要 目录 输出结果 1.测试文本 设计思路 核心代码 输出结果 1.测试文本 今天一大早,两位男子在故宫抽烟对镜头炫耀的视频在网络上传播,引 ...
- 【自然语言处理(NLP)】基于FNN网络的电影评论情感分析
[自然语言处理(NLP)]基于FNN网络的电影评论情感分析 作者简介:在校大学生一枚,华为云享专家,阿里云专家博主,腾云先锋(TDP)成员,云曦智划项目总负责人,全国高等学校计算机教学与产业实践资源建 ...
- 【自然语言处理(NLP)】基于预训练模型的机器阅读理解
[自然语言处理(NLP)]基于预训练模型的机器阅读理解 作者简介:在校大学生一枚,华为云享专家,阿里云专家博主,腾云先锋(TDP)成员,云曦智划项目总负责人,全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专 ...
最新文章
- 语音任务关键--噪声未必能听得到
- 前缀列表---Prefix-List
- 阿里敏捷实践| 4个迭代,从批量交付向持续交付转型 1
- c++-内存管理-debug_allocator
- mysql中的shell脚本命令_shell脚本中mysql命令
- 初一模拟赛(4.20)
- javascript-变量的作用域
- linux7 vi 末行 快捷键,vi 常用操作快捷键
- 自主编写的新书出版2个月,竟然上了51cto读书频道的动态首页,兴奋中!
- python列表与集合
- 惠普M1005打印机驱动-LaserJet提供下载
- Android 中文 API (30) —— CompoundButton.OnCheckedChangeListener
- 奖券数目 有些人很迷信数字,比如带“4”的数字,认为和“死”谐音,就觉得不吉利。 虽然这些说法纯属无稽之谈,但有时还要迎合大众的需求。某抽奖活动的奖券号码是5位数(10000-99999),要求其
- 151只宝可梦(神奇宝贝)倒背的我,却连元素周期表都背不过 -- Python 爬虫小课 3-9
- html书写表单laber,day02_HTML表格列表表单
- paypal 国际版网站集成
- java applet编程_JavaApplet编程技巧
- 【BUCTOJ训练: 求和(Python)】
- python对财务的作用_学习Python对财务工作者有哪些用途?
- office中为何还要保留Access数据库? 【3500人回复】知乎
热门文章
- excel简繁切换_EXCEL中如何随意切换简体繁体文字
- gitlab 迁移、升级打怪之路:8.8.5-- 8.10.8 -- 8.17.8 -- 9.5.9 -- 10.1.4 -- 10.2.5
- Http请求url参数字符集
- 5区块链机会没有公司可以错失
- 【码云周刊第 24 期】超实用 Andorid 开发实例
- IntelliJ IDEA 中,英官网 - 下载地址
- 拥抱 Java 8 并行流吧,速度飞起!
- 在 Windows 上直接运行 Linux,有命令行就是贼香
- 饿了么监控平台的架构设计与演进历程
- HashMap?面试?我是谁?我在哪