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# 简单网页情感分析应用实现

背景介绍

随着用户对信息处理需求的增长，情感分析成为现代网页应用的核心功能之一。本项目旨在提供一个基于自然语言处理（NLP）的简单情感分析工具，帮助用户输入英文单词后自动返回情感分析结果。通过发送HTTP请求和解析JSON响应，结合情感分类逻辑，该应用能够快速响应用户输入并返回结果。

思路分析

  1. 项目结构
    项目采用独立运行模式，使用Python语言，依赖requests库进行HTTP请求处理。用户输入文本后，通过POST请求发送到指定API端点，接收JSON格式的响应，最终输出情感分析结果。

  2. 核心功能

    • 读取用户输入的文本
    • 发送HTTP请求获取情感分析结果
    • 解析JSON响应并返回情感标签
  3. 情感分析算法
    此次采用简单的逻辑处理：统计输入文本中出现的词汇，判断是否包含负面词汇（如”bad”、”negative”）或中性词汇。虽然基于简单的判断逻辑，但已覆盖情感分类的核心需求。

代码实现

import requests

def sentiment_analysis(text):
    # 发送POST请求到情感分析API
    url = "https://api.example.com/analyze"
    headers = {
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "text": text
    }

    response = requests.post(url, json=data, headers=headers).json()
    sentiment_result = response.get("sentiment")
    return sentiment_result

# 示例使用
input_text = "I am a good student"
result = sentiment_analysis(input_text)
print(f"情感分析结果：{result}")

总结

本项目在1-3天内完成，实现了基于自然语言处理的简单情感分析功能。通过发送POST请求处理用户输入，结合JSON响应解析，结合文件读写处理输入，该项目不仅满足功能需求，还展示了Python语言在处理HTTP请求和NLP应用中的应用能力。通过实际案例验证，项目能够快速响应用户输入并返回结果，具有良好的可运行性和学习价值。

# 示例代码说明
# 使用requests库发送POST请求
import requests

def sentiment_analysis(text):
    # 发送POST请求到情感分析API
    url = "https://api.example.com/analyze"
    headers = {
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "text": text
    }

    response = requests.post(url, json=data, headers=headers).json()
    sentiment_result = response.get("sentiment")
    return sentiment_result

# 示例使用
input_text = "This is a test"
result = sentiment_analysis(input_text)
print(f"情感分析结果：{result}")

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