python-3.x - 句子的情感分析 - 正面，负面和中性

Question

我正在使用 NLTK 在 Python 中设计一个文本分类器。每个句子中考虑的特征之一是它的情绪。我想比那些没有任何情绪的句子(中性句子)更加权具有积极或消极情绪的句子。使用电影评论语料库和朴素贝叶斯分类器只会产生正面和负面的标签。我尝试在 nltk.sentiment.utils 中使用 demo_liu_hu_lexicon 但该函数不返回任何值而是将其打印到输出并且非常慢。有谁知道一个图书馆，它根据情绪给句子赋予某种权重？

谢谢!

Answer 1

试试 textblob module :

from textblob import TextBlob
text = '''
These laptops are horrible but I've seen worse. How about lunch today? The food was okay.
'''

blob = TextBlob(text)
for sentence in blob.sentences:
    print(sentence.sentiment.polarity)
# -0.7
# 0.0
# 0.5

它使用 nltk 库来确定极性 - 这是情绪的从 -1 到 1 的 float 度量。中性句的极性为零。您应该能够直接从 nltk 获得相同的度量。