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我们如何使用 Stanford 核心 NLP 获得完整句子的情感分数?
它将完整的句子分为积极情绪和消极情绪,但我们能否通过斯坦福 NLP 工具获得总情绪得分?
最佳答案
我所做的是根据句子的长度来平均每个句子的分数。其背后的逻辑是,较长的句子应该比较短的句子更有分量。
代码如下所示:
String line = "Great item! HDMI and decent wifi required as with all streaming devices.\n" +
"The flow on the homepage is very good and responsive. Watching a series is a doddle, flow is great, no action required.\n" +
"The remote and controller app both work a treat.\n" +
"I really like this device.\n" +
"I'd like to see an Amazon-written mirroring app available for non-Amazon products but no-one likes talking to each other in this field!";
Long textLength = 0L;
int sumOfValues = 0;
Properties props = new Properties();
props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit, parse, sentiment");
StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);
int mainSentiment = 0;
if (line != null && line.length() > 0) {
int longest = 0;
Annotation annotation = pipeline.process(line);
for (CoreMap sentence : annotation.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class)) {
Tree tree = sentence.get(SentimentCoreAnnotations.AnnotatedTree.class);
int sentiment = RNNCoreAnnotations.getPredictedClass(tree);
String partText = sentence.toString();
if (partText.length() > longest) {
textLength += partText.length();
sumOfValues = sumOfValues + sentiment * partText.length();
System.out.println(sentiment + " " + partText);
}
}
}
System.out.println("Overall: " + (double)sumOfValues/textLength);
下载整个项目here
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