如基于词典和基于机器学习的

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提供各种情感分析工具和算法，例方法。 拥有庞大的社区和丰富的文档。 #2 TextBlob TextBlob 是一个基于 NLTK 构建的适合初学者的库，它提供了一个简单直观的界面来执行情感分析。它还具有高度可定制性，因为它包含其他 NLP 工具，例如词性标记和名词短语提取。这使用户能够使用 TextBlob 进行情感分析以外的各种自然语言处理任务。

主要特点 建立在自然语言工具包（NLTK）之上。 为常见的 NLP 任务（包括危地马拉电报筛查情感分析）提供简单的 API。 使用朴素贝叶斯分类器将文本分类为正面、负面或中性。 ＃3 维达 Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner (VADER) 是一个专为社交媒体情绪分析而设计的库，包括一种针对社交媒体语言进行调整的基于词典的方法。

它包括一个预构建的情绪词典，其中包含针对正面和负面情绪的强度度量，并结合了处理情绪强化词、表情符号和其他社交媒体特定功能的规则。VADER 特别适合分析社交媒体文本中的情绪，因为它能够处理讽刺、反语和俚语等复杂语言。它还提供情绪强度分数，表明文本中表达的情绪强度。 主要特点 设计用于处理社交媒体文本和表情符号。 使用词典和基于规则的方法进行情感分析。