使用WN-Affect来检测字符串的情绪/心情

Question

我下载了WN-Affect。但是我不知道如何用它来检测句子的语气。例如，如果我有一个字符串“我讨厌足球”，我想知道情绪是否糟糕，情绪是否恐惧。WN effect没有关于如何做到这一点的教程，我对python有点陌生。任何帮助都太好了！

Answer 1

WordNet影响使用WordNet 1.6偏移量。

不过，WordNet1.6仍然可以下载。您可以使用nltk.corpus.WordNetCorpusReader类来加载它。我写了所有的代码来完成这个任务。

Answer 2

简而言之：改用SentiWordNet并查看https://github.com/kevincobain2000/sentiment_classifier

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在Long中：

矫揉造作vs情绪

情感和感情之间的界限很好。我们应该研究语言学研究中的Affectedness，例如计算研究中的http://compling.hss.ntu.edu.sg/events/2014-ws-affectedness/和Sentiment Analysis。现在，让我们把识别情感和情绪的任务称为情绪分析。

还要注意的是，与SentiWordNet，http://sentiwordnet.isti.cnr.it/相比，WN-Affect是一个相当老的资源。

这里有一个很好的资源，可以使用SentiWordNet进行情绪分析：https://github.com/kevincobain2000/sentiment_classifier。

情绪分析通常只有两个类，positive或negative情绪。WN情感使用11种类型的情感标签：

• 情感
• 心情
• 特质
• 认知状态
• 物理状态
• 特征信号
• 情绪激发
• 情绪反应
• 行为
• 态度
• 感觉

对于每种类型，都有多个类，请参见https://github.com/larsmans/wordnet-domains-sentiwords/blob/master/wn-domains/wn-affect-1.1/a-hierarchy.xml

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要回答如何使用WN情感的问题，您需要做以下几件事：

首先将WN1.6映射到WN3.0（这不是一个简单的任务，您必须执行多个映射，特别是2.0-2.1之间的映射）

现在使用WN3.0的WN效果，可以应用

• 与SentiWordNet情感分类器或
• 尝试最大化文本中的类，然后使用一些启发式方法选择“正”或“负”