為什么在逐行導入文本文件以進行情感分析而不是使用硬編碼的句子時出現TypeError？

Question

我試圖逐行分析文本文件中每個給定句子的情感。 每當我使用鏈接的第一個問題的硬編碼語句時，代碼就可以正常工作。 使用文本文件輸入時，出現TypeError 。

這與這里提出的問題有關。 文本文件代碼中的每一行都是來自這個問題：

第一個起作用，第二個與文本文件("I love you. I hate him. You are nice. He is dumb")不起作用。 這是代碼：

from pycorenlp import StanfordCoreNLP
nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost:9000')
results = []    
with open("c:/nlp/test.txt","r") as f:
    for line in f.read().split('\n'):
        print("Line:" + line)
        res = nlp.annotate(line,
                   properties={
                       'annotators': 'sentiment',
                       'outputFormat': 'json',
                       'timeout': 1000,
                   })
        results.append(res)      

for res in results:             
    s = res["sentences"]         
    print("%d: '%s': %s %s" % (
        s["index"], 
        " ".join([t["word"] for t in s["tokens"]]),
        s["sentimentValue"], s["sentiment"]))

我收到此錯誤：

第21行，在

s [“ index”]，

TypeError：列表索引必須是整數或切片，而不是str

Answer 1

我沒有安裝Stanfort-lib，所以無法對其系統進行測試。 但是，返回的方式讓我想起，您的結果變量類型為“列表列表”或某些嵌套類型

反正我做了一個測試

results = []    

with open("tester.txt","r") as f:
    for line in f.read().split('\n'):
        print("Line:" + line)
        sentences = [
        {
            "index":1,
            "word":line,
            "sentimentValue": "sentVal",
            "sentiment":"senti"
        }
    ]
    results.append(sentences) 

然后構建您的循環並對其進行一些調整以滿足我的需求，例如：

for res in results:         
    for s in res:         
        print("%d: '%s': %s %s" % (
            s["index"], 
            " ".join(s["word"]),
            s["sentimentValue"], s["sentiment"]))

是什么讓我知道以下內容

1: 'I   l o v e   y o u .': sentVal senti
1: 'I   h a t e   h i m .': sentVal senti
1: 'Y o u   a r e   n i c e .': sentVal senti
1: 'H e   i s   d u m b': sentVal senti

因此，代碼基本上可以正常工作。 但是您必須弄清楚返回值是什么類型，例如，在從那個Stanfort API中獲取返回值之后->“ type（results）”

當獲得此信息時，可以從遍歷值的循環開始，如果您不知道嵌套值是什么類型，則可以調用type的anotehr打印。 一直向下直到到達要處理的項目所在的層

最后要指出的一件事。 在鏈接的說明中，在“注釋”中。 他在那里提供了有關如何將文本傳遞到API的信息。 他在那里解釋說，API擺脫​​了切片和格式設置，您只能發送整個文本。 萬一您沒有得到任何結果，請記住這一點

Answer 2

看來我解決了這個問題。 正如londo所指出的：這行將S設置為List ，但是應該是dict ，就像原始代碼中那樣：

s = res["sentences"] 

我將代碼移到同一循環中，在該循環中逐行讀取和分析文件，然后直接在其中打印結果。 因此，新代碼如下所示：

from pycorenlp import StanfordCoreNLP

nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost:9000')

with open("c:/nlp/test.txt","r") as f:
    for line in f.read().split('\n'):
        res = nlp.annotate(line,
                    properties={
                        'annotators': 'sentiment',
                        'outputFormat': 'json',
                        'timeout': 15000,
                   }) 
        for s in res["sentences"]:
            print("%d: '%s': %s %s" % (
            s["index"], 
            " ".join([t["word"] for t in s["tokens"]]),
            s["sentimentValue"], s["sentiment"]))

結果看起來像預期的一樣，沒有任何錯誤消息：

0: 'I love you .': 3 Positive
0: 'I hate him .': 1 Negative
0: 'You are nice .': 3 Positive
0: 'He is dumb .': 1 Negative