#基于情感词典的情感分类
###使用文档
程序运行前需做好如下准备： 1.本程序是用python3.6编写，首先确保有python3环境。 2.句法分析的工具是使用哈工大ltp工具包，使用前请先安装，使用pip安装:
$pip install pyltp
其分词用的模型已保存在文件夹下，文件名为ltp_data_v3.4.0 ###程序配置 本实验采用挂载情感词典的方法，情感词典分为积极和消极，保存在dictionary文件夹下。
实体表保存在entity文件夹下的object文件。 ###程序信息 程序存储在代码文件夹下，文件名为demo_temp ###输入文件格式 本方法用python编写，为便于操作的简单方便，参考前期提供的语料库格式，输入文档格式选用*.csv格式，且需处理的文字内容为列名为content*，样例如下：
样例文件在alldata文件夹中提供参考
###输入参数 程序运行时，需提供如下几个参数：
- 输入文件路径 （该路径下存有待处理的文件，文件格式上节已给出。）
- 输出路径 （该路径存储程序运行完的结果）
###输出结果 输出结果保存在输出路径下，名为result的文件名，文件夹下存储每篇文章的结果。
每篇文章的结果由三个文件组成，均为csv文件，分别是  ####entity_extraction文件 该文件存放实体抽取结果,其结果样例如下：  表格由sentence，entity，SenWords，pairs，polarity组成。由于是实体抽取，故后三列为空。 ####senWords——extraction文件 该文件存放情感词抽取结果，其结果样例如下：  未抽出情感词的句子，极性设为0，表示中性。 ###SentimentClassification文件 该文件存放情感分类结果，其结果样例如下：
分数大于0的表示积极，小于0的表示消极，等于0表示中性。