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我想使用 Vader 对一些文本进行情感分析（但我在这里描述的问题也适用于任何词典，除了 Vader）。但是，在完成所有数据处理后，包括标记化和转换为小写（我在这里没有提到），我收到以下错误：

知道如何处理文档以便词典可以阅读文本吗？谢谢。

AttributeError：“列表”对象没有属性“编码”

with open('data_1.txt') as g:
    data_1 = g.read()
with open('data_2.txt') as g:
    data_2 = g.read()
with open('data_3.txt') as g:
    data_3 = g.read()

df_1 = pd.DataFrame({"text":[data_1, data_2, data_3]})

df_1.head()
                                                 text
#0  [[bangladesh, education, commission, report, m...
#1  [[english, version, glis, ministry, of, educat...
#2  [[national, education, policy, 2010, ministry,...

from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
vader = SentimentIntensityAnalyzer()

df_1['Vader_sentiment'] = df_1.text.apply(lambda x: vader.polarity_scores(x)['compound'])

AttributeError：“列表”对象没有属性“编码”

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df_1.text是一系列列表列表。您不能将 VADER 应用于任何列表，尤其是列表列表。将列表转换为字符串，然后应用 VADER：

df_1['text_as_string'] = df_1['text'].str[0].str.join(" ")
df_1['text_as_string'].apply(lambda x: vader.polarity_scores(x)['compound'])
于 2018-12-08T08:11:21.720 回答