用python进行情感分析

Question

我正在尝试使用python进行情感分析。我经历了各种教程，并使用了nltk，textblob等库。

但是我想要的有点不同，我无法找出任何材料

假设我有一个类似的声明

apples are tasty but they are very expensive

上面的陈述可以分为两类/标签，例如口味和金钱

我的目的是要针对这两个标签表达意见

我的预期结果是对品味的 积极情绪，对金钱的 消极情绪

如何做到这一点

使用textblob

def calculate_sentiment_textblob(current_comment):
current_comment = str(current_comment)

comment_sentiment_calculation = TextBlob(current_comment)

comment_sentiment = ""

if comment_sentiment_calculation.sentiment.polarity < 0:
    comment_sentiment = "Negative"
elif comment_sentiment_calculation.sentiment.polarity > 0:
    comment_sentiment = "Positive"
else:
    comment_sentiment = "Neutral"

print(current_comment)
print(comment_sentiment)
sentiment_list.append(current_comment +" "+comment_sentiment)
comments_scraped.loc[comments_scraped.reviews== current_comment,'sentiment_textblob'] = comment_sentiment

与维达

def calculate_sentiment_vader(current_comment):
    current_comment = str(current_comment)

    comment_sentiment_calculation = sid.polarity_scores(current_comment)

    comment_sentiment = ""

    if comment_sentiment_calculation['compound'] < 0:
        comment_sentiment = "Negative"
    elif comment_sentiment_calculation['compound'] > 0:
        comment_sentiment = "Positive"
    else:
        comment_sentiment = "Neutral"

    comments_scraped.loc[comments_scraped.reviews== current_comment,'sentiment_vader'] = comment_sentiment

Answer 1

我建议您调查基于方面的情感分析。 它不仅将情感集中在一个实体上，还集中在一个实体的属性上。 在实体，例如笔记本电脑和餐厅等实体的属性上研究此问题时，存在SemEval挑战。

参加者很多，他们的论文被发表，组织者也发表了说明性论文。

您可以在这里与他们联系：

• http://alt.qcri.org/semeval2014/task4/
• http://alt.qcri.org/semeval2015/task12/
• http://alt.qcri.org/semeval2016/task5/

希望这些帮助，加油。