一、SnowNLP简介
SnowNLP是Python中非常流行的一款中文自然语言处理库，其中包括了情感分析模块，让我们能够快速分析中文文本的情感倾向。它主要基于概率语言模型来计算情感，下面我们就来详细了解一下SnowNLP情感分析原理。
二、语料库学习
SnowNLP的情感分析主要基于语料库训练得出的贝叶斯分类器，因此在输入文本前需要加载对应的训练数据集。SnowNLP使用的语料库是以知网开放的情感分析语料库为基础而建立的。得益于在语料库中预先设定好的标记，减少了分析时的错误率。这为之后的情感分析打下了良好的基础。
三、文本预处理
在对输入文本进行情感分析前，需要先进行一定的预处理，主要包含以下几个步骤：
1、分词
from snownlp import SnowNLP
text = '这是一段中文文本'
s = SnowNLP(text)
words = s.words
print(words) # ['这是', '一段', '中文', '文本']2、去除停用词
from snownlp import SnowNLP
text = '这是一段带有停用词的中文文本'
s = SnowNLP(text)
words = [word for word in s.words if word not in SnowNLP.DEFAULT_STOP_WORDS]
print(words) # ['这是', '一段', '中文', '文本']3、词性标注
from snownlp import SnowNLP
text = '这是一段中文文本'
s = SnowNLP(text)
tags = [tag for word, tag in s.tags]
print(tags) # ['r', 'm', 'n', 'n']四、情感计算
在进行了文本预处理后，就可以让训练好的贝叶斯分类器进行情感计算了。SnowNLP在情感计算上采用了基于概率模型的情感分析方法，具体公式为：
$$sentiment = frac{P(S|W)}{P(neg S|W)+P(S|W)}$$
其中，S表示文本是积极的情感，W是所有标记的集合。公式的含义是，计算文本中所有标记的情感概率与不是该情感概率之和的比值，比值越接近1则表示该文本是积极的情感。
五、情感分析实现
最后我们以一个具体的情感分析示例来说明如何进行情感分析。
from snownlp import SnowNLP
text = '这部电影真的太好看了，演员演技很好，推荐大家去看看。'
s = SnowNLP(text)
sentiment = s.sentiments
if sentiment > 0.5:
print('这是一条正向的评论')
else:
print('这是一条负向的评论')以上代码将电影评论进行了情感分析，并根据情感值输出了正向或负向的评论。