NLTK polarity_scores函数可以接受一个文本作为输入,并返回一个包含四个情感极性得分的字典,包括"neg"(消极情感得分)、"neu"(中性情感得分)、"pos"(积极情感得分)和"compound"(综合情感得分)。 这个函数的应用场景非常广泛。例如,在社交媒体分析中,可以使用NLTK polarity_scores来分析用户发表的帖子或评论的情感倾向,...
polarity_score = sia.polarity_scores(text) print(polarity_score) # 输出示例: # {'neg': 0.0, 'neu': 0.328, 'pos': 0.672, 'compound': 0.6627} # 其中,'compound'是归一化后的综合得分,范围从-1(最负面)到1(最正面) 情感分析的实际应用 情感分析可以应用于多个领域,如: 电商网站:分析用户对产品...
我写了个小例子：import nltkfrom nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer# 下载VADER词典，只需运行一次nltk.download('vader_lexicon')# 初始化分析器sia = SentimentIntensityAnalyzer()# 测试一段文本text = "I love this product! It's amazing."scores = sia.polarity_scores(text)print(scores)运行...
I loved it."scores = sia.polarity_scores(text)print(scores) SentimentIntensityAnalyzer通过分析文本中的词汇和语法结构,为文本打分,scores字典中的'neg'、'neu'、'pos'分别表示负面、中性、正面情感的得分,'compound'是综合得分,范围在 -1 到 1 之间,越接近 1 表示越积极,越接近 -1 表示越消极。 实际使用...
sentiment_scores = sia.polarity_scores(text)print(f"情感得分: {sentiment_scores}")print(f"积极程度: {sentiment_scores}")print(f"消极程度: {sentiment_scores}")print(f"中性程度: {sentiment_scores}")print(f"综合得分: {sentiment_scores['compound']}")...
# 根据极性评分创建Prediction列imdb_slice['Prediction'] = imdb_slice['Text'].apply(lambda x: 1 if sia.polarity_scores(x)['compound'] >= 0 else -1)编辑标签和创建精度列：上面的代码只需将负的复合分数转换为-1，将正的复合分数转换为1。由于我们的IMDB Reviews数据集的正面情绪为1，负面情绪为0...
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer # 创建分析器 sia = SentimentIntensityAnalyzer() # 分析文本情感 text = "I love this product! It's absolutely amazing!" sentiment_scores = sia.polarity_scores(text) print(f"情感得分:{sentiment_scores}") print(f"积极程度:{sentiment_scores['pos...
在上述代码中,我们首先导入了所需的库,并下载了Vader词典。接着,我们创建了一个SentimentIntensityAnalyzer对象,并对每一条文本进行情感分析。polarity_scores方法返回一个字典,其中包含: neg:消极情感得分 neu:中性情感得分 pos:积极情感得分 compound:综合情感得分(范围从-1表示消极到1表示积极) ...
sentiment = sia.polarity_scores(text)print(sentiment)- 主题建模：识别文本中的主要话题或主题。from gensim import corpora, models, similarities 示例步骤（简化版）documents = ["This is the first document.", "This document is the second document.", "And this is the third one."]texts = [[word...
scores = sid.polarity_scores(text) print("情感分析(NLTK):", scores) 使用spaCy进行情感分析 spaCy本身不提供情感分析功能,可以结合TextBlob库进行情感分析。 from textblob import TextBlob text = "spaCy is a fast and efficient library for industrial-strength NLP tasks." ...