1 前言

textBlob 是一個简单易用的 NLP库，基于 NLTK 和 pattern库，

提供了文本处理和情感分析等功能。

安装

textblob==0.18.0
nltk==3.8.1

测试环境：Python3.10.9

使用前，先运行下面代码先下载些文件

import nltk
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
nltk.download('punkt')
nltk.download('brown')
nltk.download('wordnet')

2 词性标注

定义：标记文本中的每个词的词性（名词、动词、形容词）

用途：

• 分析句子的语法结构
• 进行更高级的文本分析，如句法分析
• 识别和提取特定词的信息

from textblob import TextBlobtext = "Natural Language Processing is fascinating. 测试"
blob = TextBlob(text)# 词性标注
print("词性标注：")
for word, pos in blob.tags:print(f"{word} - {pos}")

3 情感分析

原创：有勇气的牛排
https://www.couragesteak.com/article/455

3.1 极性分析

定义

极性分析可以被看做一个任务，对于给定的一段带有观点的评论性文本，标记出它是整体正面或整体负面评价。

通俗讲，就是判断一段文字是正面，还是负面；赞同，还是反对。

极性分析有什么意义？

极性分析具有很大的商业价值与公共服务价值。

比如对互联网网站、论坛、微博、抖音、快手的舆情检测，产品评价检测等。

3.2 案例代码

from textblob import TextBlob# 自然语言处理很有趣
text = "Natural Language Processing is fascinating. "
blob = TextBlob(text)# 情感分析
sentiment = blob.sentiment
print(f"情感：极性 {sentiment.polarity}, 主观性 {sentiment.subjectivity}")

4 拼写检查和更正

from textblob import TextBlobtext = "this is a gaod ideo"
blob = TextBlob(text)# 拼写检查
corrected_blob = blob.correct()
print(f"原文：{text}")
print(f"更正：{corrected_blob}")

5 词和句子

from textblob import TextBlobtext = "this is a good idea"
blob = TextBlob(text)# 词操作
words = blob.words
print("词：", words)# 复数化和单数化
plural = words.pluralize()
print("复数：", plural)

6 词义和词根

定义：获取词的词义、同义词、词根等

用途：

• 理解词的语义和语法形式
• 在信息检索和知识图谱中使用
• 改进文本处理和分析任务

from textblob import Wordword = Word("dragon")# 词义
synsets = word.synsets
print("词义：", synsets)# 词根
lemma = word.lemmatize()
print(f"词根：{lemma}")