基于NRC词典的情感分析（含多种离散情绪）—

NRC词典简介：

NRC词典由加拿大国家研究委员会（简称NRC）的专家创建，目前已有多种语言版本，我们可以用其中文版本来进行情感分析。使用一系列单词来帮助识别情绪，情感，并分析标签，表情符号和单词颜色的关联。

词典中包含情绪的类别主要有以下几种：

我们可以用以下代码看词典中情感相关内容：

import pandas as pd
lexion_df = pd.read_excel('E:/JupyterProject/mybook-main/mybook-main/data/Textmining/NRC-Emotion-Lexicon-v0.92-In105Languages-Nov2017Translations.xlsx')
lexion_df.head()
lexion_df.columns.tolist()
chinese_df = lexion_df[['Chinese (Simplified) (zh-CN)','Positive','Negative','Anger','Anticipation','Disgust','Fear','Joy','Sadness','Surprise','Trust']]
chinese_df.head()

前几行数据如下：

用如下代码构建词语列表：

Positive, Negative, Anger, Anticipation, Disgust, Fear, Joy, Sadness, Surprise, Trust= [[] for i in range(10)]
for idx, row in chinese_df.iterrows():if row['Positive']==1:Positive.append(row['Chinese (Simplified) (zh-CN)'])if row['Negative']==1:Negative.append(row['Chinese (Simplified) (zh-CN)'])if row['Anger']==1:Anger.append(row['Chinese (Simplified) (zh-CN)'])if row['Anticipation']==1:Anticipation.append(row['Chinese (Simplified) (zh-CN)'])if row['Disgust']==1:Disgust.append(row['Chinese (Simplified) (zh-CN)'])if row['Fear']==1:Fear.append(row['Chinese (Simplified) (zh-CN)'])if row['Joy']==1:Joy.append(row['Chinese (Simplified) (zh-CN)'])if row['Sadness']==1:Sadness.append(row['Chinese (Simplified) (zh-CN)'])if row['Surprise']==1:Surprise.append(row['Chinese (Simplified) (zh-CN)'])if row['Trust']==1:Trust.append(row['Chinese (Simplified) (zh-CN)'])print('词语列表构建完成')

用下面的代码计算句子各种情感的词汇数量：

import jieba
import timedef emotion_caculate(text):positive, negative, anger, anticipation, disgust, fear, joy, sadness, surprise, trust = [0 for i in range(10)]line = processing(text)   #数据清洗wordlist = seg_depart(line)    #将句子分词并去除停用词（分词函数之前的文章有介绍）wordset = set(wordlist)   #将列表转化为集合（去重）wordfreq = []for word in wordset:freq = wordlist.count(word)if word in Positive:positive+=freqif word in Negative:negative+=freqif word in Anger:anger+=freq  if word in Anticipation:anticipation+=freqif word in Disgust:disgust+=freqif word in Fear:fear+=freqif word in Joy:joy+=freqif word in Sadness:sadness+=freqif word in Surprise:surprise+=freqif word in Trust:trust+=freqemotion_info = {'positive': positive,'negative': negative,'anger': anger,'anticipation': anticipation,'disgust': disgust,'fear':fear,'joy':joy,'sadness':sadness,'surprise':surprise,'trust':trust,'length':len(wordlist)}score_list = list(emotion_info.values())return score_list

计算文档中各个句子包含的情感强度（用词汇数量表示）并存到另一个文件中：

def emotion_analyse():filename = r'C:\test.csv'senti_count = []with open(filename, 'r', encoding='UTF-8') as csvfile:next(csvfile)reader = csv.reader(csvfile)for row in reader:score = emotion_caculate(row[1])senti_count.append(score)print(senti_count)name = [ 'positive', 'negative', 'anger', 'anticipation','disgust','fear','joy','sadness','surprise','trust','length']test = pd.DataFrame(columns=name, data=senti_count)test.to_csv(r"C:\test_result.csv")

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