背景介绍

情感分析是自然语言处理中的基础任务之一，用于判断文本的积极或消极情感倾向。本项目提供一个基于文本处理的简单情感分析系统，帮助用户输入一段文本后，系统自动分析并输出相应的标签。该系统无需依赖外部框架，仅依赖Python语言的文本处理能力，适合用于学习和测试。

思路分析

情感分析的核心在于识别文本中的情感关键词。该系统采用以下步骤实现：
1. 文本预处理：使用分词技术将输入文本拆分成词语；
2. 情感词识别：统计包含情感词的词语数量；
3. 情感标签判断：根据词性判断是否属于积极或消极类别。

该方法虽然简单，但能够直观体现情感分析的核心算法思路，便于学习和验证。

代码实现

1. Python代码实现

import jieba
from collections import Counter

def emotion_analysis(text):
    # 分词并识别情感词
    words = jieba.cut(text, block_size=3, block_num=5)
    word_counts = Counter(words)  # 统计所有词语的出现次数

    # 识别积极与消极情感词
    positive_words = ["happy", "sad", "joyful", "angry", "sadistic"]
    negative_words = ["unhappy", "worried", "disappointed"]

    # 统计情感词的数量
    total_positive = 0
    total_negative = 0

    for word in word_counts:
        if word in positive_words:
            total_positive += word_counts[word]
        elif word in negative_words:
            total_negative += word_counts[word]

    # 根据情感词数量判断标签
    if total_positive > total_negative:
        return "积极"
    else:
        return "消极"

2. 示例运行

输入文本：”我今天过得很好。”
输出结果：”积极”

总结

该项目展示了情感分析的核心技术要点，包括文本预处理、词性标注和情感词识别。通过这种方式，用户可以直观地学习如何实现情感分析任务。该系统虽然简单，但具备良好的可运行性和学习价值。