在信息爆炸的时代，如何从海量的非结构化文本数据中提取出有价值的信息成为了一个重要的课题。文本分析技术在自然语言处理（NLP）领域迅速发展，它能够帮助进行数据驱动的决策制定，同时减少人为错误，提高决策的准确性。例如，电商平台的产品管理者想要了解公众对其产品的评价，传统的做法是逐条阅读用户评论，这种方法耗时且容易出错。而通过文本分析技术，可以快速且准确地完成这项工作，包括情感分析、关键词提取、命名实体识别等。常用的文本分析技术包括文本分类、文本提取、词频统计、搭配分析、共现分析、词义消歧和聚类等。
文本分类的目标是将预定义的标签或类别分配给非结构化文本数据。其中，情感分析、主题建模、语言检测和意图识别是文本分类中非常重要的任务。文本提取则旨在提取数据中已经存在的信息，如关键词提取和命名实体识别，这些技术有助于识别相关信息。
词频统计通过TF-IDF等方法测量给定文本中出现频率最高的词汇，这有助于了解客户在与客服交流或产品评论中使用频率最高的词汇。搭配分析计算经常一起出现的词汇，双词搭配和三词搭配帮助发现隐藏的语义结构。
共现分析帮助找到词汇的实例和上下文，而词义消歧则帮助识别具有多个含义的词汇。聚类技术使能够将具有共同属性的文本分组为一个簇，从而帮助发现给定文本的定性方面。
在本应用中，使用文本分类和文本提取技术来分析给定的句子。更具体地说，使用情感分析、命名实体识别和主观性分析。主观性分析提供了一个给定句子意见化程度的度量。
本应用使用了以下技术栈：
首先，将安装所有必要的库：
pip install spacy
pip install spacytextblob
pip install streamlit
接下来，编写应用代码：
import streamlit as st
import spacy
from spacytextblob.spacytextblob import SpacyTextBlob
st.set_page_config(layout='wide', initial_sidebar_state='expanded')
st.title('使用Spacy Textblob进行文本分析')
st.markdown('在下方文本框中输入句子，并在相邻菜单中选择所需选项。')
side = st.sidebar.selectbox("选择一个选项", ("情感分析", "主观性", "命名实体识别"))
Text = st.text_input("输入句子")
@st.cache
def sentiment(text):
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
nlp.add_pipe('spacytextblob')
doc = nlp(text)
if doc._.polarity < 0:
return "Negative"
elif doc._.polarity == 0:
return "Neutral"
else:
return "Positive"
# ... 省略其他函数和run函数的代码 ...
spacy
spacytextblob
https://huggingface.co/spacy/en_core_web_sm/resolve/main/en_core_web_sm-any-py3-none-any.whl