COVID-19疫情期間，全球人們都在密切關(guān)注疫情動態(tài)，并對應(yīng)對措施、防疫政策、醫(yī)療資源等各個方面進行熱烈討論。社交媒體及互聯(lián)網(wǎng)平臺成為了人們獲取疫情信息、表達情感和意見的重要途徑。

Python語言作為當(dāng)今最為流行的編程語言之一，被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理、文本分析、情感分析等領(lǐng)域，自然地成為了輿情分析的首選工具之一。

下面是一段使用Python進行情感分析的示例代碼:

import nltk
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
nltk.download('vader_lexicon')
analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
def get_sentiment(text):
sentiment = analyzer.polarity_scores(text)['compound']
return sentiment
text = "中國成功控制了疫情，英雄們用生命保衛(wèi)了健康。"
sentiment_score = get_sentiment(text)
print("情感分析得分:", sentiment_score)

上述代碼使用nltk庫中的情感分析模塊，調(diào)用SentimentIntensityAnalyzer()方法獲取文字的情感分析得分，進而可以分析該段文字的情感極性是正面還是負(fù)面。比如，以上示例中，輸入的文字表達了對中國抗擊疫情英雄和控制疫情的肯定和贊揚，因此情感分析得分為正面。

通過以上Python代碼，可以有效對疫情期間的輿情信息進行分析和情感極性判斷，進而為防疫政策和輿情引導(dǎo)提供數(shù)據(jù)支持。