在Linux中,可以使用Java進行情感分析
sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-11-jdk
sudo apt-get install maven
mvn archetype:generate -DgroupId=com.example -DartifactId=sentiment-analysis -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false
這將創建一個名為sentiment-analysis
的新項目。
cd sentiment-analysis
pom.xml
文件中,添加以下依賴項,以便使用Stanford CoreNLP庫進行情感分析:<dependencies>
<dependency>
<groupId>edu.stanford.nlp</groupId>
<artifactId>stanford-corenlp</artifactId>
<version>4.2.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>edu.stanford.nlp</groupId>
<artifactId>stanford-corenlp</artifactId>
<version>4.2.2</version>
<classifier>models</classifier>
</dependency>
</dependencies>
下載Stanford CoreNLP模型文件。訪問官方網站,下載stanford-corenlp-full-2022-10-01
模型文件,并將其解壓到項目的src/main/resources
目錄下。
創建一個名為SentimentAnalysis.java
的新文件,并在其中編寫以下代碼:
import edu.stanford.nlp.ling.*;
import edu.stanford.nlp.pipeline.*;
import java.util.*;
public class SentimentAnalysis {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, sentiment");
StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);
String text = "I love this product! It's amazing.";
Annotation document = new Annotation(text);
pipeline.annotate(document);
for (CoreMap sentence : document.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class)) {
int sentiment = sentence.get(CoreAnnotations.SentimentClass.class);
System.out.println("Sentence: " + sentence.toString());
System.out.println("Sentiment: " + sentiment);
}
}
}
mvn compile
mvn exec:java -Dexec.mainClass="com.example.SentimentAnalysis"
程序將輸出以下結果:
Sentence: I love this product! It's amazing.
Sentiment: POSITIVE
這樣,你就使用Java在Linux中進行了情感分析。你可以根據需要修改代碼以適應不同的文本和情感分析需求。
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