Cemotion是Python下的中文NLP庫符相，可以進行 中文情感傾向分析熔任。
Cemotion的模型經(jīng) 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 訓練得到褒链，會為 中文文本 返回 0～1之間的 情感傾向置信度。您可以批量分析中文文本的情感疑苔，并部署至Linux甫匹、Mac OS、Windows等生產(chǎn)環(huán)境中惦费，無需關(guān)注內(nèi)部原理兵迅。
該模塊依賴于TensorFlow環(huán)境（會自動安裝），較老的機器可能無法運行薪贫。
安裝方法
1.進入命令窗口恍箭，創(chuàng)建虛擬環(huán)境，依次輸入以下命令
Linux和Mac OS:
python3 -m venv venv #創(chuàng)建虛擬環(huán)境
. venv/bin/activate #激活虛擬環(huán)境
附:Apple Silicon安裝方法
Apple Silicon請參考?https://pypi.org/project/Cemotion-apple/?此文檔安裝
Windows:
python -m venv venv #創(chuàng)建虛擬環(huán)境
venv\Scripts\activate #激活虛擬環(huán)境
2.安裝cemotion庫瞧省，依次輸入
pip install --upgrade pip
pip install cemotion
使用方法
#按文本字符串分析
from cemotion import Cemotion
str_text1 = '配置頂級扯夭，不解釋，手機需要的各個方面都很完美'
str_text2 = '院線看電影這么多年以來鞍匾，這是我第一次看電影睡著了交洗。簡直是史上最大爛片！沒有之一橡淑！侮辱智商藕筋！大家小心警惕！千萬不要上當梳码！再也不要看了隐圾！'
c = Cemotion()
print('"', str_text1 , '"\n' , '預(yù)測值:{:6f}'.format(c.predict(str_text1) ) , '\n')
print('"', str_text2 , '"\n' , '預(yù)測值:{:6f}'.format(c.predict(str_text2) ) , '\n')
#返回內(nèi)容(該模塊返回了這句話的情感置信度，值在0到1之間):
text mode
" 配置頂級掰茶，不解釋暇藏，手機需要的各個方面都很完美 "
預(yù)測值:0.999931
text mode
" 院線看電影這么多年以來，這是我第一次看電影睡著了濒蒋。簡直是史上最大爛片盐碱！沒有之一把兔！侮辱智商！大家小心警惕瓮顽！千萬不要上當县好！再也不要看了！ "
預(yù)測值:0.000001
#使用列表進行批量分析
from cemotion import Cemotion
list_text = ['內(nèi)飾蠻年輕的暖混，而且看上去質(zhì)感都蠻好缕贡，貌似本田所有車都有點相似，滿高檔的拣播！',
'總而言之晾咪，是一家不會再去的店。']
c = Cemotion()
print(c.predict(list_text))
#返回內(nèi)容(該模塊返回了列表中每句話的情感置信度贮配，值在0到1之間):
list mode
[['內(nèi)飾蠻年輕的谍倦，而且看上去質(zhì)感都蠻好，貌似本田所有車都有點相似泪勒，滿高檔的昼蛀！', 0.999907], ['總而言之，是一家不會再去的店圆存。', 0.049015]]
如果該模塊對您有幫助叼旋，感謝Star??！
GitHub鏈接https://github.com/Cyberbolt/Cemotion
電光筆記官網(wǎng)?https://www.cyberlight.xyz/
