【C115】基于词典法的中文文本情感标注与情感得分计算

本项目围绕中文文本情感分析中的词典法展开，重点展示如何利用情感词典对文本进行自动化情感标注与得分计算。文本情感分析是自然语言处理中的基础任务之一，常用于识别用户评论、新闻文本、社交媒体内容或政策文本中的积极、消极和中性倾向。

项目代码主要实现了两类词典法情感识别思路。第一类是不带评分权重的词典法，即通过统计文本中正向词和负向词的出现情况，判断文本整体情感倾向。第二类是带评分权重的词典法，即为不同情感词赋予具体分值，并结合程度副词和否定词对最终情感得分进行修正，从而更加细致地刻画文本情绪强度。

从实现流程看，项目包括文本清洗、中文分词、停用词过滤、情感词典匹配、否定词处理、程度副词加权、情感分数计算和结果可视化展示等步骤。该代码适合作为中文文本情感分析、舆情分析和社会科学文本量化研究的基础示例。

本项目分别展示了不带评分词典法和带评分词典法的情感标注结果。

不带评分词典法主要依据正负情感词数量判断文本倾向，方法直观、计算速度快，适合快速得到文本情感方向。

带评分词典法进一步考虑不同情感词的强度差异，同时结合否定词和程度副词修正情感得分，能够得到更加细致的情绪强度结果。