擅长:python、mysql、java
<p>如果您正在处理英语文本,您可以使用与预培训模型相关联的极性分数词典。
我建议来自NLTK的Vader,因为它非常容易处理。在</p>
<pre><code>from nltk.sentiment import vader
analyzer = vader.SentimentIntensityAnalyzer()
words_with_sentiments = analyzer.make_lex_dict()
len(words_with_sentiments)
</code></pre>
<p>输出7502个条目。在</p>
<p>.make_lex_dict()的输出是一个字典,其结构如下:</p>
^{pr2}$
<p>理论上,积极的价值观与积极的情绪相对应,而消极的价值观则与消极的情绪相对应。然后,可以将此字典用作正在解析的字符串的查找表。在</p>