「情感分析」是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。按照处理文本的类别不同，可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析。其中，前者多用于舆情监控和信息预测，后者可帮助用户了解某一产品在大众心目中的口碑。 目前常见的情感极性分析方法主要是两种：基于情感词典的方法和基于机器学习的方法。

中文文本情感分析的机器学习项目，今天的流程如下：

这里的数据为大众点评上的评论数据，主要就是评论文字和打分。我们首先读入数据，看下数据的情况：

对star字段看唯一值，打分有1，2，4，5。 中文文本情感分析属于我们的分类问题（也就是消极和积极），这里是分数，那我们设计代码，让分数小于3的为消极（0），大于3的就是积极（1）。

定义一个函数，然后用apply方法，这样就得到了一个新列（数据分析里的知识点）

我们首先不用机器学习方法，我们用一个第三库（snownlp），这个库可以直接对文本进行情感分析（记得安装），使用方法也是很简单。返回的是积极性的概率。

这样，我们就定义大于0.6，就是积极的，同样的方法，就能得到结果。