【Python NLTK】實戰案例：情緒分析，洞察使用者情緒

情緒分析，又稱意見挖掘，是自然語言處理的重要分支，旨在理解和識別文本中的情緒和情感。情緒分析在許多領域都有廣泛的應用，例如民意分析、顧客滿意度分析、產品評估分析等。

在本教學中，我們將使用python NLTK函式庫來實現情緒分析，並示範如何洞察使用者的情緒。首先，我們需要導入必要的函式庫：

import nltk
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

接下來，我們需要下載並載入情緒字典。 NLTK提供了許多情緒字典，其中一個常用的字典是VADER（Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner）。我們可以使用以下程式碼來下載和載入VADER字典：

from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()

載入字典後，我們就可以對文本進行情緒分析了。 NLTK提供了許多情緒分析函數，其中一個常用的函數是SentimentIntensityAnalyzer.polarity_scores()。我們可以使用這個函數來計算文本的情感極性，極性範圍為[-1, 1]，其中-1表示負面情感，0表示中性情感，1表示正面情感。

text = "这部电影真是一部杰作！"
score = analyzer.polarity_scores(text)
print(score)

輸出結果為：

scores = [analyzer.polarity_scores(text) for text in texts]
polarity = [score["compound"] for score in scores]
plt.hist(polarity, bins=10)
plt.xlabel("情感极性")
plt.ylabel("文本数量")
plt.title("情感分析结果")
plt.show()

透過繪製情緒分析的結果，我們可以直觀地看到文本的情緒分佈，並從中提取有價值的資訊。

希望本文對您有幫助。如果您有任何問題或建議，歡迎隨時與我聯繫。

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