前言
在前端开发中，我们经常需要处理文本。而情感分析(sentiment analysis)是自然语言处理(NLP)中非常重要的一部分。本文将介绍如何使用 npm 包 sentimental 来进行情感分析，并提供示例代码。
安装
首先需要安装 sentimental：
npm install sentimental
使用
sentimental 会将一段文本分析为一个对象，其中包含了以下信息：
- score: 得分，范围是 -5 到 5，-5 表示负面情感，5 表示正面情感，0 表示中性。
- comparative: 比较分数，它是 score 除以单词数，用来解释 score 之间的差异。
- vote: 感情标签，范围是 "negative"、"neutral"、"positive"。
- tokens: 文本分词后的数组。
下面是如何使用 sentimental 进行情感分析：
const Sentiment = require('sentiment');
const sentiment = new Sentiment();
const result = sentiment.analyze('I love my cat.');
console.dir(result);输出：
{
score: 3,
comparative: 1,
vote: 'positive',
tokens: ['i', 'love', 'my', 'cat']
}示例
下面是一个较完整的示例，它会读取一篇新闻的文本，并进行情感分析：
-- -------------------- ---- ------- ----- --------- - --------------------- ----- --------- - --- ------------ ----- ----- - ----------------- ----- ------- - ------------------- ----------------------------------------------- ----------- -- - ------- ---- - ---------- ------- - - ------------------- ------- ----- - ------------------------ ------- ------- - ----------------------- ------- ---- - ----- - ---- - -------- ------- ------ - ------------------------ -------------------- --------------------- ------------------------- ------------------ --- -----------------------
该例子使用 axios 获取新闻页面，cheerio 从页面中解析出 title 和 content，将它们组合成一段文本进行分析。
总结
sentimental 是一个非常简单易用的情感分析工具，它可以帮助我们更好地理解文本中蕴含的情感。希望本文能够为你带来帮助。
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