【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - snowNLP库实现中文情感分析

java1234_小锋2025-07-22 23:06

大家好，我是java1234_小锋老师，最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程，持续更新中，计划月底更新完，感谢支持。今天讲解snowNLP库实现中文情感分析

视频在线地址：

2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫) 视频教程（火爆连载更新中..）_哔哩哔哩_bilibili

课程简介：

本课程采用主流的Python技术栈实现，Mysql8数据库，Flask后端，Pandas数据分析，前端可视化图表采用echarts，以及requests库，snowNLP进行情感分析，词频统计，包括大量的数据统计及分析技巧。

实现了，用户登录，注册，爬取微博帖子和评论信息，进行了热词统计以及舆情分析，以及基于echarts实现了数据可视化，包括微博文章分析，微博IP分析，微博评论分析，微博舆情分析。最后也基于wordcloud库实现了词云图，包括微博内容词云图，微博评论词云图，微博评论用户词云图等功能。

snowNLP库实现中文情感分析

SnowNLP 是一个基于 Python 的中文自然语言处理（NLP）库，专为简化中文文本处理任务而设计。

安装snowNLP:

复制代码

pip install snownlp -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

SnowNLP 的 sentiments 功能是其核心模块之一，主要用于中文文本的情感倾向分析。**朴素贝叶斯分类**

sentiments 基于朴素贝叶斯算法实现：

**分词处理**：先对文本进行中文分词（如 `"质量不太好"` → `["质量", "不太", "好"]`）。
**特征提取**：过滤停用词（如"的"、"了"）后提取有效词语。
**情感概率计算**：通过训练好的模型计算文本属于积极情感（`pos`）的概率，输出值为 `0~1` 的浮点数（`1` 表示极度积极，`0` 表示极度消极）

情感阈值建议：

`> 0.6`：积极情感
`< 0.2`：消极情感
`0.2~0.6`：中性（需结合业务调整阈值）

示例：

复制代码

from snownlp import SnowNLP

pos_text = "这家餐厅环境优雅，菜品新鲜！"
neg_text = "服务差，价格贵，再也不来了。"
pos_score = SnowNLP(pos_text).sentiments  # ≈0.99
neg_score = SnowNLP(neg_text).sentiments  # ≈0.01
print(pos_score, neg_score)

运行输出：

复制代码

0.975796395928779 0.004821058589477123