nltk - 为什么 NLTK - VADER 中的 alpha 设置为 15？

Question

我试图了解 VADER 对句子分析的作用。为什么这里的超参数 Alpha 设置为 15？我知道它在不受约束时不稳定，但为什么是 15？

def normalize(score, alpha=15):
"""
Normalize the score to be between -1 and 1 using an alpha that
approximates the max expected value
"""
norm_score = score/math.sqrt((score*score) + alpha)
return norm_score

Answer 1

Vader 的归一化方程 是

我从这里阅读了 Vader 的研究论文：http: //comp.social.gatech.edu/papers/icwsm14.vader.hutto.pdf

不幸的是，我找不到任何理由选择这样的公式和 15 作为 alpha 的值，但实验和图表表明，随着 x 的增长，即情绪分数的总和增长，值变得更接近 -1 或 1这表明随着单词数量的增加，分数更趋向于 -1 或 1。这意味着与长文档相比，Vader 更适用于短文档或推文。