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如何使用 Google cloud NL api 对来自 Twitter 的带有我选择的主题（关键字）的推文进行情绪分析？

我可以编写使用 Twitter（Twitter api）的 Python 脚本，了解人们对我使用 Python 的 NL 库“TextBlob”选择的主题的感受</p>

我正在使用 textblob nltk 对给定句子执行一些操作。我对 nltk 和文本处理非常陌生。我能够决定给定句子的操作，但我不知道如何提取主题

这是代码

这给了我“采取”的标签，但我如何训练它来提取主题呢？那就是我希望结果是'take'，'pumpkin'

我正在使用 TextBlob 进行情绪分析并观察到这一点——

积极的句子是： 她很擅长这个。

其情绪分析为： 极性=0.7，主观性=0.6000000000000001

否定句是： 她不擅长这个。

其情绪分析为： 极性=0.7，主观性=0.6000000000000001

我知道主观性可能相同（或几乎相同），但极性怎么可能相同？第二句不是否定的吗？

这是所要求的代码：

有没有一种方法可以使用 TextBlob 进行情感分析，作为 NLP，使用 Sentiwordnet，因为它是语料库数据库？

目前，我认为 TextBlob 正在使用其他语料库从 download_corpora.py 进行情感分析，但我不知道哪些是实际用于分析的。

（我知道我可以使用 NLTK，但我发现 TextBlob 更强大，因为它称为 NLTK。）

我正在使用 NLTK 和 TextBlob 在文本中查找名词和名词短语：

如果我的文字是英文的，这很好用，但如果我的文字是法文，那就不好了。

我无法找到如何将此代码改编为法语，我该怎么做？

是否有一个可以解析的所有语言的列表？

我正在尝试实现朴素贝叶斯算法来对新闻报纸标题进行情感分析。我为此目的使用 TextBlob，我发现很难删除诸如“a”、“the”、“in”等停用词。下面是我在 python 中的代码片段：

我想对基于特定关键字获取的推文列表进行情感分析。进来的推文大多是荷兰语，TextBlob 需要将它们转换为英文，以便计算推文的极性和主观性值。如何将推文转换为英文？我基本上需要一个免费的 API 来进行翻译。使用 MS Bing 翻译器时遇到问题。我曾尝试使用goslate、和库langdetect，但它们都不起作用。这是我正在使用的代码：translatetranslation

请指出我正确的方向。如果此过程有更简单的方法，请也提出建议。提前致谢。

我正在使用 python 来清理给定的句子。假设我的句子是：

我想转换：

相似地，

此外，动词原形，

单数到复数，依此类推。

我目前正在探索 textblob。但并非所有以上都可以使用它。

我正在使用 TextBlob 库来分析法律文本。我真的很喜欢 TextBlob，但我在一些功能上苦苦挣扎。当我创建一个TextBlob对象时，它会自动将我的整个文本小写。

这对我来说很不方便，因为我想使用实体识别方法来查找法律文本中的条目，其中许多条目都是大写的（例如 LEI、ISO、成员国等）。我想保持原样，大写。任何其他方式实体识别器都不会找到所有可能的实体（或者我必须将所有内容都小写，这不是我的计划）。

有没有办法不使用 TextBlob 小写整个文本，例如传递参数：

我已经尝试了几件事，但没有好的结果。我也没有在 TextBlob 的文档中找到答案。也许这是一个非常简单的任务。

我有一个脚本可以在 Twitter 上搜索某个词，然后为返回的结果打印出一些属性。

我正在尝试只返回一个空白数组。任何想法为什么？

我试图实现的行为类似于..

array现在是[item1, item2, item3],[item4, item5, item6]。

但是在 Numpy 中:)