📦 安装NLTK

首先需要安装Python环境和NLTK库： 

pip install nltk

安装完成后，需下载情感分析语料库： 

import nltk
nltk.download('vader_lexicon')

📌 提示：若需学习文本预处理，可参考 文本预处理教程

💻 使用步骤

  1. 导入必要模块 
    from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
  2. 初始化情感分析器 
    sia = SentimentIntensityAnalyzer()
  3. 分析文本情感 
    text = "NLTK的情感分析功能非常强大！"
scores = sia.polarity_scores(text)
print(scores)  # 输出情感得分

📊 结果示例： 

{'neg': 0.0, 'neu': 0.523, 'pos': 0.477, 'compound': 0.3546}

💡 注意：compound分值范围为-1（负面）到+1（正面），可结合业务需求设定阈值

📈 可视化分析

使用Matplotlib绘制情感趋势图： 

import matplotlib.pyplot as plt  

# 示例数据
sentiments = [0.35, 0.45, 0.25, 0.55, 0.65]  
plt.plot(sentiments, marker='o')  
plt.title("情感得分趋势")  
plt.xlabel("文本序号")  
plt.ylabel("得分")  
plt.show()

🖼️ 图片示例：

情感得分趋势

🌐 扩展学习

📌 提示：若需更复杂的分析，可尝试结合文本分类模型进行优化