使用snownlp进行微博情感分析的学习实践

### 学习资源
- **项目主页**: [snownlp GitHub](https://github.com/isnowfy/snownlp)

### 基本使用示例
```python
from snownlp import SnowNLP
s = SnowNLP('这款产品真的很不错')
print(s.words) # 输出: ['这款', '产品', '真的', '很', '不错']
print(s.tags) # 输出: [('这款', 'r'), ('产品', 'n'), ('真的', 'd'), ('很', 'd'), ('不错', 'Va')]
print(s.sentiments) # 输出: 0.9769663402895832 (表示正面情感的概率)
print(s.pinyin) # 输出: ['zhe', 'ke', 'chan', 'pin', 'zhen', 'de', 'hen', 'bu', 'cuo']
```

### 处理繁体文本
```python
s = SnowNLP('「繁體字」「繁體中文」的叫法在臺灣亦很常見。')
print(s.han) # 输出: 「繁体字」「繁体中文」的叫法在台湾亦很常见。
```

### 自然语言处理概述
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，专注于研究和开发能够使计算机与人类通过自然语言进行有效沟通的技术和理论。这门学科融合了语言学、计算机科学和数学等多个领域的知识。NLP不仅关注自然语言本身，还致力于构建有效的计算机系统来实现这些功能，因此，它是计算机科学的一个组成部分。

### 关键词提取与文本摘要
```python
text = '''自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。'''
s = SnowNLP(text)
print(s.keywords(3)) # 输出: ['语言', '自然', '计算机']
print(s.summary(3)) # 输出: ['因而它是计算机科学的一部分。', '自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。', '自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。']
```

### 文本相似度计算
```python
s = SnowNLP([[u'这篇', u'文章'], [u'那篇', u'论文'], [u'这个']])
print(s.tf) # 输出: {'这篇': 0.3333333333333333, '文章': 0.3333333333333333, '那篇': 0.3333333333333333, '论文': 0.3333333333333333, '这个': 0.3333333333333333}
print(s.idf) # 输出: {'这篇': 0.6931471805599453, '文章': 0.6931471805599453, '那篇': 0.6931471805599453, '论文': 0.6931471805599453, '这个': 0.6931471805599453}
print(s.sim(['文章'])) # 输出: [0.3756070762985226, 0, 0]
```

### 模型训练
snownlp提供了一系列工具用于训练分词、词性标注及情感分析等任务，并提供了原始训练数据文件。训练完成后，模型会被保存为`sentiment.marshal`文件。为了使用新训练的模型，需要修改`snownlp/sentiment/__init__.py`中的`data_path`指向新的模型文件。

#### 训练代码示例
```python
from snownlp import sentiment
sentiment.train('neg.txt', 'pos.txt')
sentiment.save('sentiment.marshal')
```

#### 负面评论样本
```text
- 用了两罐资生堂发膜后，再买发现要税。还是用蜂花吧
- 资生堂非常好，但我还是喜欢兰蔻
- 资生堂的买回来没用过两次
- 资生堂的睫毛夹太难用了，我又要重新买一个别的了
```

#### 正面评论样本
```text
- 轻薄好用，适合补妆
- 资生堂新透白美肌这一套用完后，早上起来脸滑滑的是没错了
- 我的天，爱上资生堂的六角眉笔，这也太好用了吧
- 目前为止最爱的一套，资生堂这个系列真给力
- 我爱资生堂的洗面奶！给我刷子洗得巨干净
- 无语，这个资生堂的什么鬼绿野芳香惠润柔净洗发露（名字太拗口了！），也太好闻了，真是香喷喷
- 吹爆资生堂智能，真的太适合我了哈哈哈
- 为资生堂疯狂打call
- 我是不是说过资生堂红腰子很鸡肋，我现在给它道歉。资生堂全系列都好用
- 资生堂这个遮瑕，好用不贵性价比超高！但是有点黑！
- 新水乳打一下卡，资生堂D系列，外观太好看啦
```

#### 结论
- 使用默认模型进行情感分析时，可能与实际情况存在偏差。例如，某些评论虽然被默认模型识别为正面情感，但实际上表达了负面情绪。
- 通过自定义训练模型，可以显著提高情感分析的准确性和适用性。
- 训练完成后，记得更新模型调用路径，确保使用最新的训练成果。