cnsenti中文情绪情感分析库

一、cnsenti

中文情感分析库(Chinese Sentiment))可对文本进行情绪分析、正负情感分析。对了，强调一下，这是大邓出品的python第三方包^_^，大家可以通过pip实现安装。

• github地址 https://github.com/thunderhit/cnsenti

• pypi地址 https://pypi.org/project/cnsenti/

特性

• 情感分析默认使用的知网Hownet

• 情感分析可支持导入自定义txt情感词典(pos和neg)

• 情绪分析使用大连理工大学情感本体库，可以计算文本中的七大情绪词分布

二、安装

方法一

由于pip默认从pypi站点下载cnsenti安装包，速度会比较慢，这样容易出现安装失败，多试几次即可。

1. pip install cnsenti

方法二

更改到国内镜像，可以加速下载安装。由于是新上传的库，可能短时间内国内镜像没有收录，等一两天即可。

1. pip install cnsenti -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

三、快速上手

中文文本情感词正负情感词统计

1. from cnsenti import Sentiment

2. senti = Sentiment()

3. test_text= '我好开心啊，非常非常非常高兴！今天我得了一百分，我很兴奋开心，愉快，开心'

4. result = senti.sentiment_count(test_text)

5. print(result)

Run

1. {'words': 24,

2. 'sentences': 2,

3. 'pos': 4,

4. 'neg': 0}

中文文本情绪统计

1. from cnsenti import Emotion

2. emotion = Emotion()

3. test_text = '我好开心啊，非常非常非常高兴！今天我得了一百分，我很兴奋开心，愉快，开心'

4. result = emotion.emotion_count(test_text)

5. print(result)

Run

1. {'words': 22,

2. 'sentences': 2,

3. '好': 0,

4. '乐': 4,

5. '哀': 0,

6. '怒': 0,

7. '惧': 0,

8. '恶': 0,

9. '惊': 0}

四、文档

cnsenti包括Emotion和Sentiment两大类，其中

• Emotion 情绪计算类,包括emotion_count(text)方法

• Sentiment 正负情感计算类，包括sentimentcount(text)和sentimentcalculate(text)两种方法

4.1 emotion_count(text)

emotion_count(text)y用于统计文本中各种情绪形容词出现的词语数。使用大连理工大学情感本体库词典，支持七种情绪统计(好、乐、哀、怒、惧、恶、惊)。

1. from cnsenti import Emotion

2. emotion = Emotion()

3. test_text = '我好开心啊，非常非常非常高兴！今天我得了一百分，我很兴奋开心，愉快，开心'

4. result = emotion.emotion_count(test_text)

5. print(result)

返回

1. {'words': 22,

2. 'sentences': 2,

3. '好': 0,

4. '乐': 4,

5. '哀': 0,

6. '怒': 0,

7. '惧': 0,

8. '恶': 0,

9. '惊': 0}

其中

• words 中文文本的词语数

• sentences 中文文本的句子数

• 好、乐、哀、怒、惧、恶、惊 text中各自情绪出现的词语数

4.2 sentiment_count(text)

隶属于Sentiment类，可对文本text中的正、负面词进行统计。默认使用Hownet词典，后面会讲到如何导入自定义正、负情感txt词典文件。这里以默认hownet词典进行统计。

1. from cnsenti import Sentiment

2. senti = Sentiment()

3. test_text = '我好开心啊，非常非常非常高兴！今天我得了一百分，我很兴奋开心，愉快，开心'

4. result = senti.sentiment_count(test_text)

5. print(result)

Run

1. {'words': 24,

2. 'sentences': 2,

3. 'pos': 4,

4. 'neg': 0}

其中

• words 文本中词语数

• sentences 文本中句子数

• pos 文本中正面词总个数

• neg 文本中负面词总个数

4.3 sentiment_calculate(text)

隶属于Sentiment类，可更加精准的计算文本的情感信息。相比于sentimentcount只统计文本正负情感词个数，sentimentcalculate还考虑了

• 情感词前是否有强度副词的修饰作用

• 情感词前是否有否定词的情感语义反转作用

比如

1. from cnsenti import Sentiment

2. senti = Sentiment()

3. test_text = '我好开心啊，非常非常非常高兴！今天我得了一百分，我很兴奋开心，愉快，开心'

4. result1 = senti.sentiment_count(test_text)

5. result2 = senti.sentiment_calculate(test_text)

6. print('sentiment_count',result1)

7. print('sentiment_calculate',result2)

Run

1. sentiment_count

2. {'words': 22,

3. 'sentences': 2,

4. 'pos': 4,

5. 'neg': 0}

6. sentiment_calculate

7. {'sentences': 2,

8. 'words': 22,

9. 'pos': 27.0,

10. 'neg': 0.0}

4.4 自定义词典

cnsenti中只有Sentiment类支持正负情感词典自定义，自定义词典需要满足

• 必须为txt文件

• 原则上建议encoding为utf-8

• txt文件每行只有一个词

这部分我放到test文件夹内,代码和自定义词典均在test内，所以我使用相对路径设定自定义词典的路径

1. |test

2. |---代码.py

3. |---正面词自定义.txt

4. |---负面词自定义.txt

代码.py文件内

1. from cnsenti import Sentiment

2. senti = Sentiment(pos='正面词自定义.txt', #正面词典txt文件相对路径

3. neg='负面词自定义.txt', #负面词典txt文件相对路径

4. encoding='utf-8') #两txt均为utf-8编码

经过上面的设置就可以使用自定义词典。

补充：

我设计的这个库目前仅能支持两类型pos和neg，如果你的研究问题是两分类问题，如好坏、美丑、善恶、正邪、友好敌对，你就可以定义两个txt文件，分别赋值给pos和neg，就可以使用cnsenti库。

五、关于词典

目前比较有可解释性的文本分析方法是词典法，算法逻辑都很清晰。词典的好坏决定了情感分析的好坏。如果没有词典，也就限制了你进行文本情感计算。

目前大多数人使用的是形容词情感词典，如大连理工大学情感本体库和知网Hownet，优点是直接拿来用，缺点也很明显，对于很多带情感却无形容词的文本无能为力。如这手机很耐摔， 使用形容词情感词典计算得分pos和neg均为0。类似问题在不同研究对象的文本数据应该都是挺普遍的，所以人工构建情感词典还是很有必要的。

我封装了刘焕勇基于so_pmi算法的新词发现代码，将该库其命名为wordexpansion。wordexpansion可以极大的提高提高自定义词典的构建速度，感兴趣的童鞋详情可以访问wordexpansion项目地址

如果

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