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基于新浪微博数据的情感极性分析，使用机器学习算法训练模型，使用的分类方法包括朴素贝叶斯、SVM。

用法

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    初始化: SimpleNLP(method, doc, datalist)
    参数说明: method - 使用的分类方法 - 数字: 1 = Naive Bayes, 2 = SVM
             doc - 输入的文本 - 文本: None = 不使用文本
             datalist - 输入的语句列表 - 列表: None = 不使用语句列表        
'''

doc = ```杰森我爱你！加油你是最棒的！```
datalist = ['来自东方的神秘力量', '无聊']
nlp = SimpleNLP(1, doc, datalist)

# 分词
seg_doc = nlp.seg_doc()
seg_datalist = nlp.seg_datalist()
print('分词-doc: ' + seg_doc)
print('分词-datalist: ' + seg_datalist)

# 统计词频
word_frequency = npl.get_keyword_datalist()
print('词频: ' + word_frequency)

# 情感分析
sentiment_doc = nlp.sentiment_analysis_doc()
sentiment_datalist = nlp.sentiment_analysis_datalist()
print('情感分析-doc: ' + sentiment_doc)
print('情感分析-datalist: ' + sentiment_datalist)

# 结果
分词-doc: [['杰森', '加油', '棒', '我爱你']]
分词-datalist: [['神秘', '东方', '力量'], ['无聊']]

词频: {'神秘': 1, '东方': 1, '力量': 1, '无聊': 1}

情感分析-doc: 0.9995647915879173
情感分析-datalist: [0.9993912569032992, 0.09090909090909094]

实现功能

• 分词（使用jieba分词库）
• 词频统计
• 情感分析
• 朴素贝叶斯（使用朴素贝叶斯算法训练模型）
• 支持向量机（使用了sklearn工具）
• 特征值提取（使用卡方检验算法）

详细说明

(1)特征值提取 对应文件: feature_extraction.py

主要作用:

• 输入文本和对应的标签值
• 使用卡方检验计算每个关键词的相关性
• 根据需要输出有效关键词列表

核心算法: 卡方检验，排名越高代表特征相关度越高

举例: 考察特征词"喜欢"和类别"positive"的相关性

特征选择	属于"positive"	不属于"positive"	总计
包含"喜欢"	A	B	A + B
不包含"喜欢"	C	D	C + D
总数	A + C	B + D	N

则卡方("喜欢", "positive") = N(AD - BC)^2 / (A+C)(B+D)(A+D)(B+C)

(2)支持向量机 对应文件: svm.py

主要作用:

• 输入惩罚系数C、关键词列表和训练数据
• 根据训练数据，构建词向量
• 根据词向量和训练集标签，利用sklearn工具进行拟合
• 输入测试词列表，预测分类

核心算法: 词向量构建、支持向量机

(3)朴素贝叶斯 对应文件: naiveBayes.py

主要作用:

• 输入训练数据集、关键词列表
• 构建分类模型
• 输入测试词列表，利用朴素贝叶斯算法计算各类别概率

核心算法: 朴素贝叶斯

来源https://github.com/ljw9609/SentimentAnalysis