如何使用Python进行情感分析？

!pip install nltk!pip install textblob

import nltkfrom textblob import TextBlobfrom nltk.corpus import stopwordsfrom nltk.stem import PorterStemmer# 下载停用词和词根词库nltk.download('stopwords')nltk.download('wordnet')# 删除停用词和进行词干提取stop_words = set(stopwords.words('english'))stemmer = PorterStemmer()def pre_processing(text):    text = text.lower() # 转化为小写字母    words = TextBlob(text).words  # 将文本划分为单词    words = [w for w in words if not w in stop_words]  # 删除停用词    words = [stemmer.stem(word) for word in words]  # 进行词干提取    return ' '.join(words)  # 将单词连接成文本

from textblob import TextBlobtext = "I love Python programming"processed_text = pre_processing(text)blob = TextBlob(processed_text)polarity = blob.sentiment.polarity  # 获取极性分数if polarity &gt; 0:    print("这是正面情感")elif polarity <p>除了TextBlob库外，还有其他一些流行的情感分析工具，例如NLTK和Scikit-Learn库。这些库提供了更多的功能和选项，使您能够更好地处理和分析数据。</p><p><span>立即学习</span>“<a href="https://pan.quark.cn/s/00968c3c2c15" style="text-decoration: underline !important; color: blue; font-weight: bolder;" rel="nofollow" target="_blank">Python免费学习笔记（深入）</a>”；</p><ol start="4"><li>应用案例</li></ol><p>情感分析在许多领域有广泛的应用，包括品牌管理、市场营销和社交媒体监测等。以下是一个简单的例子，演示如何分析电商网站上的评论并从中提取情感信息。</p><pre class="brush:python;toolbar:false;">import pandas as pd# 读取评论数据data = pd.read_csv('reviews.csv')# 进行情感分析def get_polarity(text):    return TextBlob(pre_processing(text)).sentiment.polaritydata['polarity'] = data['text'].apply(get_polarity)# 输出情感分数print(data['polarity'].describe())