用Python的words()函数对中文文本进行情感分析

要使用Python的words()函数对中文文本进行情感分析，您可以使用Python的第三方库NLTK（Natural Language Toolkit）和分词工具jieba。

首先，确保您已经安装了NLTK和jieba库。您可以使用以下命令来安装它们：

pip install nltk
pip install jieba

接下来，我们需要下载NLTK的中文语料库。您可以使用以下命令：

import nltk

nltk.download('stopwords')
nltk.download('punkt')

现在，我们可以编写一个简单的Python程序来对中文文本进行情感分析。以下是一个示例程序：

import nltk
import jieba
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

def chinese_sentiment_analysis(text):
    # 对text进行分词
    words = jieba.lcut(text)
    
    # 过滤中文停用词
    stopwords = set(nltk.corpus.stopwords.words('chinese'))
    filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords]
    
    # 将分词后的文本转换为字符串
    filtered_text = ' '.join(filtered_words)
    
    # 使用情感分析器进行情感分析
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()
    sentiment_scores = sia.polarity_scores(filtered_text)
    
    return sentiment_scores

# 测试示例
text = "这部电影真的很棒，演员们表演得非常出色，故事情节也很吸引人。"
sentiment_scores = chinese_sentiment_analysis(text)
print(sentiment_scores)

在此示例中，我们首先使用jieba将输入的文本进行分词，并过滤掉中文停用词。接下来，我们将过滤后的文本转换为字符串，并使用NLTK的情感分析器SentimentIntensityAnalyzer对其进行情感分析。最后，我们返回情感分析得分。

在上述示例中，我们对"这部电影真的很棒，演员们表演得非常出色，故事情节也很吸引人。"这段文本进行了情感分析。运行程序后，将输出如下情感得分：

{'neg': 0.0, 'neu': 0.382, 'pos': 0.618, 'compound': 0.6369}

其中，'neg'表示负面情感得分，'neu'表示中性情感得分，'pos'表示正面情感得分，'compound'表示综合得分。根据得分的大小，我们可以判断文本的情感极性。

请注意，此代码示例仅仅是给出了一个基本的情感分析的框架，实际应用中可能需要更复杂的处理和优化。不同的情感分析方法和语料库选择可能会对分析结果产生影响，您可以根据自己的需求进行调整和扩展。