前言在中文分词领域，已经有着很多优秀的工具，例如：jieba分词SnowNLP北京大学PKUse清华大学THULACHanLPFoolNLTK哈工大LTP斯坦福分词器CoreNLPBaiduLac这里，

目录5.原著小说《长夜难明》的数据分析结果5.1.主要人物社交网络5.2.京东商品评论分析5.2.1.数量变化趋势及词云图5.2.2.SnowNLP情感分析6.总结点击即可到达上一篇文章内容5.原著小说

本文首先介绍下中文分词的基本原理，然后介绍下国内比较流行的中文分词工具，如jieba、SnowNLP、THULAC、NLPIR，上述分词工具都已经在github上开源，后续也会附上github链接，以供参考

分享给大家供大家参考，具体如下：昨晚上发现了snownlp这个库，很开心。先说说我开心的原因。

昨晚上发现了snownlp这个库，很开心。先说说我开心的原因。

引言数据集是《数亦有道》第六章6.3节评论数据情感分析的时间序列可视化练习，数据集可从GitHub下载，评价数据集下载需要调用的模块有SnowNLP、ggplot、pandas前面代码块未出现问题，最后绘制可视化图形时

开发软件：Pycharm开发环境:Python3.6开发技术：Requests,Pandas,numpy，csv,Matplotlib，SnowNLP，seaborn(1)getData爬取数据部分：Fansdata

项目地址https://github.com/DA1YAYUAN/JD-comments-sentiment-analysis爬取京东商城中指定商品下的用户评论，对数据预处理后基于SnowNLP的sentiment

简单介绍（摘自作者自述）SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库

Python爬取《你好李焕英》豆瓣短评并基于SnowNLP做情感分析Python爬取你好李焕英豆瓣短评生成词云Python爬取你好李焕英豆瓣短评并利用stylecloud制作更酷炫的词云图目标网站：https

爬取过程在这里：Python爬取你好李焕英豆瓣短评并利用stylecloud制作更酷炫的词云图本文基于前文爬取生成的douban.txt，基于SnowNLP做情感分析。

SnowNLP是国人开发的python类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob

思路：通过xpath对新浪新闻的标题进行提取，然后snownlp对标题进行打分，最后得到平均值，再通过stats

一、snownlp简介snownlp是什么？

原标题：Python爬虫股票评论，snowNLP简单分析股民用户情绪一、背景股民是网络用户的一大群体，他们的网络情绪在一定程度上反映了该股票的情况，也反映了股市市场的波动情况。

一.导读文本分析主要用来分词分析，情感分析以及主题分析,参考知乎用户的文章，他从方法代码上讲解了中英文分词(wordcloud,jieba)，中英文情感分析(textblob,snownlp)，以及主题分析

SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库

）（3）关键句抽取（sentenceextraction）3、TextRank算法实现（1）基于Textrank4zh的TextRank算法实现（2）基于jieba的TextRank算法实现（3）基于SnowNLP

>>>简介SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>SnowNLP是国人开发的python类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的

安装(下载->解压->运行pythonsetup.pyinstall)：https://github.com/isnowfy/snownlp卸载：pipuninstallsnownlpNLP：NaturalLanguageProcessingimportsnownlpif

snownlp包，是中文自然语言处理的一个Python包，可以用来处理分词、情感分析等。

2.1jieba2.1.1jieba简介Jieba中文含义结巴，jieba库是目前做的最好的python分词组件。首先它的安装十分便捷，只需要使用pip安装；其次，它不需要另外下载其它的数据包，在这一点上它比其余五款分词工具都要便捷。另外，jieba库支持的文本编码方式为utf-8。Jieba库包含许多功能，如分词、词性标注、自定义词典、关键词提取。基于jieba的关键词提取有两种常用算法，一是T

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文章目录一、Snownlp简介二、Snownlp特性三、Snownlp库的基本使用四、NLP测试1.获取数据2.处理数据3.NLP测试一、Snownlp简介SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容

学习链接：https://github.com/isnowfy/snownlpfromsnownlpimportSnowNLPs=SnowNLP(u'这个东西真心很赞')s.words#[u'这个',u

最近发现了snownlp这个库，这个类库是专门针对中文文本进行文本挖掘的。

3.情感分析实战-SnowNLPSnowNLP官方参考资料：SnowNLP两个坑：自己用snownlp训练模型：1.情感分析是什么？

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jieba（结巴分词）免费使用HanLP（汉语言处理包）免费使用SnowNLP（中文的类库）免费使用FoolNLTK（中文处理工具包）免费使用Jiagu（甲骨NLP）免费使用pyltp（哈工大语言云）商用需要付费

1.3jieba库使用说明2、分词实例2.1三种模式实例对比2.2调整词频2.3分词后词性标注 由于中文文本中的单词不是通过空格或者标点符号分割，所以中文及类似语言存在一个重要的“分词”问题，jieba、SnowNLP

2.使用snownlp模块对该文件中的评论进行分析，统计出5000条里面积极的评论和消极评论的数目，区分出积极和消极的3.使用jieba模块，统计出文件中出现最多的50个关键词，了解评论中大家最关心的手机

首先将要安装的包下载解压到anaconda的pkgs文件夹内例C:Anaconda3/pkgs/结巴下载链接snownlp下载链接打开anacondaprompt切换到安装包所在目录，以jieba为例，

中文分词工具分词背景介绍安装及介绍（jieba、hanlp、pkuseg、thulac、snownlp、nlpir）windowst系统分词工具安装Linux系统分词工具安装使用方法介绍数据集介绍评价指标实验结果及比较结论

现在有很多可以使用的第三方工具包可以很容易的来实现这个功能，比如snowNLP，jieba等，但是我们还是要做到知其然，知其所以然，所以便有了这一篇文字的记录。首先我们来了解一下什么是TF-IDF？

开发工具Python版本：3.5.4相关模块：requests模块；bs4模块；win_unicode_console模块；jieba模块；matplotlib模块；xlwt模块；numpy模块；snownlp

简介SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob

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Python常用数组处理numpy绘制图形数据matplotlibGUITkinter；Wxpython；Pygtk；Pyqt；Pyside；Kivy发布Py2exe；Pyinstaller分词jieba；SnowNLP

首先介绍之前测试过的8款中文分词工具，这几款工具可以直接在AINLP公众号后台在线测试，严格的说，它们不完全是纯粹的中文分词工具，例如SnowNLP,Thulac,HanLP，LTP，CoreNLP都是很全面的

当前其实有不少工具能够实现我们的目的，在例子中，我采用了jieba来进行分词，用wordcloud来生成对应的词云，用snownlp来分析对应的情绪。关于这三种

使用snownlp对京东购物评论进行情感分析目的：利用snownlp包，对京东评论进行情感分析涉及：mysql，snownlp，pandas等工具包代码结构如下：注意：jd_comments.csv中存储的是从京东爬取的二手苹果收集的评论

中文主要有：NLTK，FoolNLTK，HanLP（java版本），pyhanlp（python版本），Ansj，THULAC，结巴分词，FNLP，哈工大LTP，中科院ICTCLAS分词，GATE，SnowNLP

主要内容1、什么是SnowNLP?2、SnowNLP可以干哪些事儿？3、如何进行情绪判断？4、猎场豆瓣热门短评抓取。5、猎场热门短评情感分析。6、附录（python画词云图）什么是SnowNLP?

现在有很多现成的分词工具：Jieba分词、SnowNLP、哈工大LTP、HanNLP等。具体算法方面主要是最大匹配（MaxMatching）和考虑语义（lncorporateSemantic）。

安装：pip3installsnownlpfromsnownlpimportSnowNLPs=SnowNLP(data)1.#分词s.words2.#词语标注s.tags3.

\n')ls=str.split('\n')print(ls)defword_seg(str):ls1=SnowNLP(str).wordsres=[]ls2=[x.strip()forxin

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这篇文章将详细讲解通过自定义情感词典（大连理工词典）实现情感分析和情绪分类的过程，并与SnowNLP进行对比，为后续深度学习和自然语言处理（情感分析、实体识别、实体对齐、知识图谱构建、文本挖掘）结合做基础