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我正在尝试逐行分析文本文件中每个给定句子的情绪。每当我使用链接的第一个问题中的硬编码句子时，该代码就可以工作。当我使用文本文件输入时，我得到TypeError.

这与此处提出的问题有关。文本文件代码的逐行来自这个问题：

第一个有效，第二个与文本文件("I love you. I hate him. You are nice. He is dumb")无效。这是代码：

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"]))

我收到此错误：

第 21 行，在

s["索引"],

TypeError：列表索引必须是整数或切片，而不是 str

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2 回答 2

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我没有安装Stanfort-lib，所以我无法用它的系统进行测试。但是，它返回的方式让我知道您的结果变量是“字典列表”类型或某种嵌套类型

反正我做了一个测试

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)

然后我构建了你的循环并对其进行了一些调整以满足我的需要，例如：

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

是什么打印了我以下

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

所以基本上代码有效。但是你必须弄清楚返回值是什么类型，例如从那个 Stanfort API -> "type(results)" 返回之后

当你有这个信息时，你可以从一个遍历值的循环开始，如果你不知道嵌套值是什么类型，你可以调用 anotehr print of type。一直往下走，直到到达包含要使用的项目的层

最后要指出的一件事。在您链接的描述中，在注释中。他在那里告知如何将文本传递到 API。他在那里解释说 API 摆脱了切片和格式化，你应该只发送整个文本。如果您没有得到任何结果，请记住这一点

于 2019-06-07T15:30:41.463 回答
0

看起来我解决了这个问题。正如 londo 指出的那样：这一行设置S为List，但应该是dict，就像在原始代码中一样： 

s = res["sentences"]

我将代码移动到同一个循环中，在该循环中逐行读取和分析文件，然后直接在此处打印结果。所以新代码如下所示：

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"]))

结果看起来和预期的一样，没有任何错误消息：

0: 'I love you .': 3 Positive
0: 'I hate him .': 1 Negative
0: 'You are nice .': 3 Positive
0: 'He is dumb .': 1 Negative
于 2019-06-07T20:55:51.833 回答