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我有一个文本文件和 2 个用户定义的正负文件。我正在将两个文件中的单词与文本文件进行比较，并返回正数或负数。

但我需要在文本中打印这些关键字，将它们分类为正面或负面。

我正在寻找的输出示例：

file_name       IBM                         Keywords     Label

audio1.wav     The customer is good         good         Positive
audio2.wav     the service is bad           bad          Negative

请让我知道如何去做。这是到目前为止的代码

pos = readwords('C:\\Users\\anagha\\Desktop\\SynehackData\\positive.txt')
neg = readwords('C:\\Users\\anagha\\Desktop\\SynehackData\\Negative.txt')

pos = [w.lower() for w in pos]
neg = [w.lower() for w in neg]

def assign_comments_labels(x):
    try:
        if any(w in x for w in pos) :      
            return 'positive'
        elif any(w in x for w in neg):
            return 'negative'
        else:
            return 'neutral'
    except:
        return 'neutral'

import pandas as pd
df = pd.read_csv("C:\\Users\\anagha\\Desktop\\SynehackData\\noise_free_audio\\outputfile.csv", encoding="utf-8") 

df['IBM'] = df['IBM'].str.lower()
df['file_name'] = df['file_name'].str.lower()

df['labels'] = df['IBM'].apply(lambda x: assign_comments_labels(x))

df[['file_name','IBM','labels']]
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1 回答 1

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一个好的开始是在 assign_comments_labels(x) 函数中有正确的缩进。缩进整个身体。

编辑答案：
好的，我现在得到你的问题；

根据您上面使用的逻辑，此代码应该适合您：

def get_keyword(x):
   x_ = x.split(" ")
   try:
      for word in x_:
         if (word in neg) or (word in pos):
            return word
   except:
      return -1

   return -1

然后可以像对标签一样使用 lambda：

df['keywords'] = df['IBM'].apply(lambda x: get_keyword(x))

编辑2：
要每句返回多个关键字，您可以修改代码以返回列表； 

def get_keyword(x):
   x_ = x.split(" ")
   keywords = []
   try:
      for word in x_:
         if (word in neg) or (word in pos):
            keywords.append(word)
   except:
      return -1

   return keywords

更好的解决方案是创建两个函数

  • get_pos_keywords(x)
  • get_neg_keywords(x)

您的 DataFrame 中将有两列，而不是一列用于关键字，一列用于 pos，一列用于 neg。

通常文本会有正面和负面的关键字，但是每个单词的权重会将句子的最终结果分类为正面或负面。如果这是您的情况，那么我强烈建议您实施第二种解决方案。

注意：
对于第二种解决方案，将 if 语句更改为

# For positive keywords function    
if word in pos:
    keywords.append(word)

# For negative keywords function
if word in neg:
    keywords.append(word)

希望有帮助

于 2017-04-21T10:58:44.913 回答