情感分析中的用户输入或文本文件数据问题

Question

我是 Python-NLTK 的新手。 我使用电影评论数据集编写了我的代码。 当我将硬编码示例文本用于情感分析时，它工作正常，但是当我尝试获取用户输入或从文本文件中获取数据时，它显示字母级别拆分。

例如，当示例文本被硬编码为 [“音乐很棒”，“特效很棒”] 然后拆分就像评论：音乐很棒评论：特效很棒。

但是，如果我要求用户输入或从文本文件中获取数据，那么它会显示为； 评论：M 评论：u 评论：S 评论：i 评论：c 评论：。

#For text file 下面是我的示例代码。

t = open ("Sample1.txt", "r")           
File_input = (t.read())
for review in File_input:
  print ("\nReview:", review)
  probdist = classifier.prob_classify(extract_features(review.split()))
  pred_sentiment = probdist.max()

print ("Predicted sentiment:", pred_sentiment) 
print ("Probability:", round(probdist.prob(pred_sentiment), 5))

#对于用户输入以下是我的示例代码。

User_input = input("Enter your value: ")
for review in User_input:
  print ("\nReview:", review)
  probdist = classifier.prob_classify(extract_features(review.split()))
  pred_sentiment = probdist.max()
print ("Predicted sentiment:", pred_sentiment) 
print ("Probability:", round(probdist.prob(pred_sentiment), 3))

请指导。 谢谢！

Answer 1

User_input变量是一个字符串，因此迭代它就是迭代字符，您想要做的是删除for循环并将User_input视为评论，假设它拥有 1 个评论，否则您可以在评论和迭代之间定义一个分隔字符像这样：

for review in User_input.split(sep_char):