我正在从各种网站提取评论并将它们存储在一个文件中，然后在 senti-wordnet 的帮助下将每个句子分类为正面或负面（它给出了某些分数）。我使用的是 python 2.7。我不知道它对存储在文件中的评论是如何工作的。有人知道python中的代码吗？

这段代码只会给出我需要的形容词、副词和动词。我想将这些词分类为正面或负面。

我想在我的项目中使用 SentiWordNet，但我不知道有什么意义有什么作用？这是 SentiWordNet 单词列表的一部分；

POS ID PosScore NegScore SynsetTerms Gloss

a 00002730 0 0 acroscopic#1 朝向或朝向顶点的一侧

a 00002843 0 0 basecopic#1 面向或朝向底座的一侧

00003829 0.25 0 parturient#2 分娩；“分娩的小母牛”

这是 SentiWordNet 的词表文档中的解释；

对 (POS,ID) 唯一标识一个 WordNet (3.0) 同义词集。PosScore 和 NegScore 的值是 SentiWordNet 分配给同义词集的积极和消极分数。客观性分数可以计算为：ObjScore = 1 - (PosScore + NegScore) SynsetTerms 列报告属于同义词集的具有意义的术语（以空格分隔）。

我也在这里找到了一个相关的问题，但我没有从答案中理解感数的特征。这是相关问题的链接：sentiwordnet 3.0 结果意味着什么？

我的问题是：如何在我的代码中使用这个感觉数字部分？它究竟是做什么的？

这是我的 Pos Tagger 方法：

我需要 POS Tagger 与 SentiwordNet 集成。我正在尝试制作一个用于情感分析的系统。现在这个 SentiwordNet 代码在没有 pos 标记的情况下工作正常，但没有给出好的结果。我就是想不通。请帮忙。

我有一个单词列表，例如老师，教授，讲师。我想在我的列表中找到所有这些相似含义的单词，并将它们归为 TEACHER 类别。我有很多这样不同的类别。如何在python中找到相似的意思词？任何想法？在我简单地通过以下词搜索之前：

但问题是上面的函数只搜索函数中给出的单词，我不能在一个函数中传递所有这些单词，因为有些类别可能有 5 个，一些 10，一些 20。
有没有办法从一个列表？

我WordNet 3用来验证英文单词，但它没有单词的定义for。

代码片段：

我想在文档级别进行情绪分析。但我正在尝试做尼泊尔语的情绪分析。所以，我没有任何资源。我不能做朴素贝叶斯分类器，因为我没有任何标记数据，也不能做 vai wordnet，因为不存在尼泊尔语 wordnet。我阅读的论文通常带有其他语言的标记数据或 senti-wordnet。

我想知道这些事情：

• 在上述情况下，我应该使用哪种方法进行情绪分析？
• 有什么方法可以让我动态生成数据标签吗？

我一直在从事与 Twitter 情绪分析相关的研究。我对如何在 Python 上编码有一点了解。由于我的研究与编码有关，因此我对如何使用 Python 分析情绪进行了一些研究，以下是我的研究成果： 1. 推文的标记化 2. 标记的 POS 标记，剩下的就是计算正数和否定我现在面临的问题并需要您的帮助的情绪。

下面是我的代码示例：

因此，我想问是否有人可以帮助我展示/指导使用 python 编写关于 sentiwordnet 的示例来计算已经被 POS 标记的推文的正负分。预先感谢

我想计算文本片段的紧迫性分数，像 SentiWordnet 一样为情感极性的单词提供分数。我想根据请求的紧急程度将文本标记为高、中或低。似乎分类不会达到目的，因为它不是黑色或白色的。我想要一些算法，它会给紧迫性打分，然后我可以使用阈值来达到不同的类别。

我调查了我可以使用形容词分级。是否有任何已经为它建立的理论，比如 SentiWordNet 的情感。

我可以对所有副词使用 SentiWordNet 的极性分数值并使用它们来计算分数。

提前致谢。

我正在做一个使用SentiwordNet3词典的情绪分析项目。问题是，我无法理解词典的结构。这个词典的一行是：

a 00002730 0 0 acroscopic#1 朝向或朝向顶点的一侧

1. a =？的目的a？

2. POS-ID=00002730 . 目的是POS-ID什么？

3. SynsetTerms Gloss =acroscopic#1 facing or on the side toward the apex

1. 是什么acroscopic？是想要得分的词吗？
2. 是什么#1？目的？
3. 为什么后面的句子#1？ facing or on the side toward the apex.

就分数的访问而言，我们将其访问为

a是Adjective而v和也在词典中r。n

我想将句子分类为正面、负面或中性。我有用java编写的代码，但我不明白如何为我的文件使用代码。在上面的代码中，我应该在哪里使用我的文件，每个句子的结果应该是积极的、消极的和中性的。请为此指导我。

}