基于情感词典(基于情感词典的情感分析流程图)

本文建立情感倾向模型，进行文本情感倾向判断，首先，做商品评论情感分析，构建情感字典，建立情感倾向性分析模型，将小米10手机评论的情感分为积极情绪、中性情绪、消极情绪三种情感，分别占总体情绪分布的60.07%、17.91%、22.01%，

1. 情感词典构建

本文构造情感词、辅助词两个情感词典集，各个词典集之间的关系如下图所示。

首先，构造一个积极的基本情感词典，删除并合并极性为1的单词，记这些情感词典为+1，例如积极情感词典，积极评价词典和情感词汇本体。然后形成一个否定的基本情感词典，删除并合并极性为2的单词，记这些情感词典为-1，例如消极情感词典，消极评价词典和情感词汇本体。

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2. 文本情感分析实现

情感倾向性将文本分为正面、负面、中性三种情感属性，通常由正、负面，以及强弱程度来衡量。本文通过中文分词处理，基于情感词典构建情感表，为每一个分词打分，从而判断判别情感倾向，文本情感分析的流程如下图所示。

构建情感字典后，导入情感分析表，为每一个语料评分，将小米10手机评论的情绪倾向分为正面，中性和负面情绪，其中正面，中性和负面情绪分别占总体分布的60.07%，17.91%和22.01%，以积极情绪占比最多。

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统计积极情绪分布情况，其中，一般（0—10）、中度（10—20）、高度（20以上）积极情绪分别占比33.02%、16.04%、11.01%。

统计消极情绪分布情况，其中，一般（-10—0）、中度（-20—-10）、高度（-20以下）消极情绪分别占比19.40%、1.12%、0.00%。

具体分析出来的结果如下表所示：

积极情绪分段统计结果如下：

消极情绪分段统计结果如下：

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