使用TextBlob的简易情感分析命令行程序

在自然语言处理领域，快速判断文本情感倾向的需求日益增长。基于Python的TextBlob库提供了一套开箱即用的情感分析接口，配合命令行工具能快速搭建文本分析工作流。

▌环境配置

安装前需确保系统已配置Python3.6及以上环境。通过pip安装命令：

```bash

pip install textblob

python -m textblob.download_corpora

```

第二条命令会下载必要的语料库，约需占用80MB磁盘空间。网络环境不稳定时建议使用国内镜像源加速下载。

▌基础使用

创建shell脚本文件analyze.sh，写入核心代码：

```python

from textblob import TextBlob

import sys

text = ' '.join(sys.argv[1:])

blob = TextBlob(text)

print(f"极性值: {blob.sentiment.polarity:.3f}")

print(f"主观度: {blob.sentiment.subjectivity:.3f}")

```

执行命令时直接拼接待分析文本：

```bash

python analyze.sh "The weather is terrible but the service is good

```

输出示例：

```

极性值: -0.025

主观度: 0.675

```

▌结果解析

极性值范围[-1,1]，负数表示消极，-0.3以下可判定为明显负面。主观度阈值建议设0.6，超过该值则判断为观点性内容。对于混合型语句"虽然产品一般，但客服专业"，算法会综合计算正负情感值。

▌注意事项

短文本建议不少于6个英文单词，中文需预先分词处理。涉及专业术语的领域文本（如医疗、法律）建议使用领域适配模型。极性值在±0.1区间时宜标记为中性，避免过度解读。历史数据表明，该工具在商品评论类文本中的准确率约78%，社交媒体文本的准确率下降至65%左右。

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