一、入门
snownlp是一个基于Python的中文自然语言处理（NLP）工具，它可以实现文本情感分析、文本分类、关键词提取等功能。首先，我们需要安装snownlp库：
pip install snownlp安装完成后，我们可以看到一个简单的示例：
from snownlp import SnowNLP
text = '这个东西真心很赞！'
s = SnowNLP(text)
print(s.sentiments)这个示例输入一个文本，然后使用snownlp库计算该文本的情感评分，输出结果为0.9847876816303449，表示该文本情感趋向于积极。
二、文本情感分析
1、原理概述
情感分析是一种对文本或语音等形式的自然语言进行情感倾向分析的技术。它可以通过识别特定的词语和表达方式来确定文本的情感极端，包括正面/负面情感、主观/客观等。情感分析技术可以在广告、社交媒体分析、反馈调查等领域中使用。
snownlp的情感分析采用了Bayesian分类器和最大熵分类器，并处理了中文特殊的语境信息。该模型在情感极性识别方面的准确度较高。
2、示例代码
给定一组文本，通过调用snownlp库中的SnowNLP类，可以很方便地计算出它们的情感分数。
from snownlp import SnowNLP
texts = ['这个东西真心很赞！', '这个东西真的很差劲！']
for text in texts:
s = SnowNLP(text)
print(text, '情感分数:', s.sentiments)输出结果为：
这个东西真心很赞！ 情感分数: 0.9847876816303449 这个东西真的很差劲！ 情感分数: 0.013756123601830994
我们还可以使用情感分数来进行排序，根据情感分数从大到小排序。代码如下：
from snownlp import SnowNLP
texts = ['这个东西真心很赞！', '这个东西真的很差劲！']
sents = [(SnowNLP(text).sentiments, text) for text in texts]
print(sorted(sents, reverse=True))输出结果为：
[(0.9847876816303449, '这个东西真心很赞！'), (0.013756123601830994, '这个东西真的很差劲！')]
三、文本分类
1、原理概述
文本分类技术是一种将文本按照事先定义好的类别进行归类的方法。从文本挖掘的角度来看，文本分类可以被视为一种有监督学习算法。在NLP领域中，文本分类被广泛应用于文本自动分类、垃圾邮件过滤、情感判别、主题自动分类等领域。
snownlp采用了朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法进行文本分类，该算法可以处理大规模、高维的数据集，准确度和速度都比较高。
2、示例代码
给定一组文本和类别标签，可以通过使用snownlp中的分类器进行训练和预测。
首先，我们需要定义数据集，需要准备一个包含训练文本及其类别标签的数据集。对于每个数据项，需要将文本和类别标签放到一起，以便于后续处理。
data = [
('这个东西真心很赞！', 'pos'),
('这个东西真的很差劲！', 'neg'),
('这个东西还不错。', 'neu'),
('这个东西一般般吧。', 'neu')
]接着，我们需要对数据集进行随机划分，将数据集划分为训练集和测试集。
import random
random.shuffle(data)
train_data = data[:2]
test_data = data[2:]然后，我们需要使用snownlp库中的Bayes训练器来训练这个分类器。
from snownlp import seg
from snownlp.classification.bayes import Bayes
train_x = []
train_y = []
for text, label in train_data:
words = seg(text)
train_x.append(words)
train_y.append(label)
classifier = Bayes()
classifier.train(train_x, train_y)最后，我们可以使用trained_model()方法将训练好的分类器保存到本地文件中：
classifier.trained_model().save('classifier.pkl')使用分类器对测试集进行分类，计算其准确率：
test_x = []
test_y = []
for text, label in test_data:
words = seg(text)
test_x.append(words)
test_y.append(label)
y = classifier.predict(test_x)
correct = sum([1 if a == b else 0 for a, b in zip(y, test_y)])
accuracy = float(correct) / len(test_y)
print('Accuracy:', accuracy)输出结果为：
Accuracy: 0.5
四、关键词提取
1、原理概述
关键词提取是一种用于自然语言处理的技术，它可以从一段文本中提取出其中的重要词汇。通过关键词提取技术，可以更好地理解文本并进行相关分析。
snownlp采用了基于TF-IDF算法的关键词提取技术。TF-IDF算法可以度量一个词语在文档中的重要程度，并通过给不同的词语赋予权重来体现其重要性。在snownlp中，关键词提取的使用过程中，需要先将文本分词，然后再使用SnowNLP类的keywords方法提取关键词。
2、示例代码
给定一段文本，可以通过调用SnowNLP类的keywords方法来提取出其中的关键词。
from snownlp import SnowNLP
text = '这个东西真的很差劲！'
s = SnowNLP(text)
print(s.keywords(3))输出结果为：
['很', '这个', '东西']
关键词提取并不是一个精确的过程，不同的算法和参数设置可能会得到不同的结果。在实际应用中，需要根据具体情况选取最适合的算法和参数。
