章前小菜
自然語言處理是人工智慧中的一大重要研究方向，應用在文字分類、機器翻譯、智慧型回答、情感分析等諸多領域。
前段時間對這一方面很感興趣，但一直沒時間研究，零零星星了解了一些，今天興趣高漲，就拿實際的?試了一下。
1、資料爬去處理
接下來檢測一下空值：
在有空值的情況下需要剔除空值：
但是很明顯資料中有重複資料，這裡也對資料進行去重操作，預設是保留第乙個：
至此所有資料都已處理完畢，進行後續操作。
2、snownlp情感分析
很多python自然語言分析庫是對英文做分析，而snownlp是一款專門對中文做分析的庫，功能很強大，其中應用到了隱式馬爾地夫模型、樸素貝葉斯、字典樹等演算法。
先試試它的功能效果：
snownlp有諸多功能，比如分詞，詞性標註，拼音轉換，情感分析等，這裡只是做了簡單的示範，可以看出它的情感得分為0.73左右，結合語意看似挺準確的。但實際呢這個庫暫時的訓練資料主要是針對電商服務資料，所以場景還是有所侷限，用來做普通的分析足夠了，它同時提供自己模型的訓練，這裡就不做說明。
那麼最後再看看它的統計關鍵字功能，與jieba的做了個比較，它的統計功能相比jieba的還是差很多。
小結
今天呢主要是對情感分析做了初探，但就使用的庫來說想要達到精準的程度還是不夠，需要結合具體場景去標註資料，對資料進行訓練等。而在情感分析詞典這塊還需要去沉澱。
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