使用正则表达式执行情绪分析

Question

我有一份客户评论列表，我必须使用正则表达式 (regex) 将它们分类为正面或负面。

这是客户评论的示例，正面关键字和负面关键字的列表。

review="I absolutely loved this product! Loving it!"

positive_keyword= ['loved','outstanding', 'exceeded']

negative_keyword= ['hated','not good', 'bad']

上面的示例评论将由于“loved”的出现而被分类为正面评论，“loved”出现在 Positive_keyword 列表中。我希望定义一个函数，根据任一列表中任何关键字的出现情况，使用正则表达式将评论分类为正面或负面。

def sentiment(review, positive_keyword, negative_keyword):
    
   

我该怎么做？

Answer 1

你可以尝试这样的事情：

import re

positive_keywords = ['loved', 'outstanding', 'exceeded']
negative_keywords = ['hated', 'not good', 'bad']
reviews = ["I absolutely loved this product! Loving it!", "I hated that situation"]

def classify_sentiment(review, positive_keywords, negative_keywords):
    # Create regular expressions for positive and negative keywords
    positive_pattern = '|'.join(positive_keywords)
    negative_pattern = '|'.join(negative_keywords)
    # Search for positive and negative keywords in the review using regex
    positive_match = re.search(positive_pattern, review, re.IGNORECASE)
    negative_match = re.search(negative_pattern, review, re.IGNORECASE)
    if positive_match and not negative_match:
        return "Positive"
    elif negative_match and not positive_match:
        return "Negative"
    else:
        return "Neutral"
        

for review in reviews:
    sentiment_result = classify_sentiment(review, positive_keywords, negative_keywords)
    print(f"Sentiment: {sentiment_result} ---> {review}")