Python - 使用情緒維達從字符串中提取正面詞

Question

是否可以遍歷一串單詞，使用情緒維達將它們分類為正面、負面或中性，然后如果它們是正面的，則將這些正面詞附加到列表中？ 下面的 for 循環是我要完成的工作的非工作代碼。 我是 Python 的初學者，所以如果有人能提供有關如何進行這項工作的指導，我將不勝感激。

import nltk
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
test_subset=['20170412', 'great', 'bad', 'terrible', 'dog', 'stop', 'good']
test_subset_string_fixed=" ".join(str(x) for x in test_subset)
sid = SentimentIntensityAnalyzer()
pos_word_list=[]

for word in test_subset_string_fixed:
    if (sid.polarity_scores(test_subset_string_fixed)).key() == 'pos':
        pos_word_list.append(word)

非常感謝你的幫助。

Answer 1

import nltk
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
test_subset=['20170412', 'great', 'bad', 'terrible', 'dog', 'stop', 'good']

sid = SentimentIntensityAnalyzer()
pos_word_list=[]
neu_word_list=[]
neg_word_list=[]

for word in test_subset:
    if (sid.polarity_scores(word)['compound']) >= 0.5:
        pos_word_list.append(word)
    elif (sid.polarity_scores(word)['compound']) <= -0.5:
        neg_word_list.append(word)
    else:
        neu_word_list.append(word)                

print('Positive :',pos_word_list)        
print('Neutral :',neu_word_list)    
print('Negative :',neg_word_list)    

輸出：

Positive : ['great']
Neutral : ['20170412', 'terrible', 'dog', 'stop', 'good']
Negative : ['bad']

Answer 2

如果有人想要使用 TextBlob 的解決方案

from textblob import TextBlob

def word_polarity(test_subset):
    pos_word_list=[]
    neu_word_list=[]
    neg_word_list=[]

    for word in test_subset:               
        testimonial = TextBlob(word)
        if testimonial.sentiment.polarity >= 0.5:
            pos_word_list.append(word)
        elif testimonial.sentiment.polarity <= -0.5:
            neg_word_list.append(word)
        else:
            neu_word_list.append(word)

    print('Positive :',pos_word_list)        
    print('Neutral :',neu_word_list)    
    print('Negative :',neg_word_list)      

word_polarity(['20170412', 'great', 'bad', 'terrible', 'dog', 'stop', 'good'])

輸出 ：

('正面：', ['很棒', '好'])

('中性 :', ['20170412', 'dog', 'stop'])

('否定:', ['糟糕', '糟糕'])