已经生成4个pickle文件,分别为documents,word_features,originalnaivebayes5k,featurests

其中featurests容量最大,3百多兆,如果扩大5000特征集,容量继续扩大,准确性也提供

https://www.pythonprogramming.net/sentiment-analysis-module-nltk-tutorial/

Creating a module for Sentiment Analysis with NLTK

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Jan 14 09:59:09 2017 @author: daxiong
""" #File: sentiment_mod.py import nltk
import random
import pickle
from nltk.tokenize import word_tokenize documents_f = open("documents.pickle", "rb")
documents = pickle.load(documents_f)
documents_f.close() word_features5k_f = open("word_features5k.pickle", "rb")
word_features = pickle.load(word_features5k_f)
word_features5k_f.close() def find_features(document):
words = word_tokenize(document)
features = {}
for w in word_features:
features[w] = (w in words) return features featuresets_f = open("featuresets.pickle", "rb")
featuresets = pickle.load(featuresets_f)
featuresets_f.close() random.shuffle(featuresets)
print(len(featuresets)) testing_set = featuresets[10000:]
training_set = featuresets[:10000] open_file = open("originalnaivebayes5k.pickle", "rb")
classifier = pickle.load(open_file)
open_file.close() def sentiment(text):
feats = find_features(text)
return classifier.classify(feats) def sentiment_test(text):
    feats = find_features(text)
    value=classifier.classify(feats)
    if value=="pos":
        print("正面评价")
    else:
        print("负面评价")
        
        
def sentiment_inputTest():
    text=input("主人请输入留言:")
    feats = find_features(text)
    value=classifier.classify(feats)
    if value=="pos":
        print("正面评价")
    else:
        print("负面评价") print(sentiment("This movie was awesome! The acting was great, plot was wonderful, and there were pythons...so yea!"))
print(sentiment("This movie was utter junk. There were absolutely 0 pythons. I don't see what the point was at all. Horrible movie, 0/10"))

测试效果

还是比较准,the movie is good 测试不准,看来要改进算法,考虑用频率分析和过滤垃圾词来提高准确率

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