问题标签 [vader]

在大多数情况下，我发现 polar_scores 返回输出为“中性”，而应该突出显示一些负面和正面情绪，例如考虑以下情况，我发现 {'neg': 0.0, 'neu': 1.0, 'pos': 0.0, 'compound': 0.0}下面提到的所有 3 种情况。

• 案例1：续约经理根本不适合该工作
• 案例 2：John 在提供信息和安排协作会议方面非常透明且非常勤奋
• 案例3：“仍然无法访问订购的产品。自文档签署以来已经一个多星期了”

代码：

输出：

我预计在上面的例子中会突出一些消极和积极的情绪，而不是让'neu' = 1.0 和'compound' = 0.0。

谁能建议如何获得与给定文本字符串的实际情绪相匹配的更好结果？如果它们比 Vader 更好，我愿意探索其他库或包。

感谢您的建议。

我正在尝试在 R 上使用 nrguimaraes 的 VADER 情绪工具来获取几条推文的情绪分数。该工具的描述以及如何安装它在这里描述： https ://rdrr.io/github/nrguimaraes/sentimentSetsR/man/getVaderRuleBasedSentiment.html

但是，当我尝试处理多个元素时，会出现错误。我想编辑该函数，以便它能够处理多个元素。

功能是：

所以当我跑步时

错误出现为

我想知道如何编辑此函数以能够处理具有多行文本的数据，例如当您使用 Rtweet 收集推文时。

我正在尝试从每行都有一个句子的 csv 文件进行情绪分析。

代表：

但是，我收到以下错误：

回溯（最近一次通话最后）：

your_list 上的 .split(" ") 函数没有帮助

我正在研究基于无监督方面的情感分析。我尝试使用 Vader，这给了我很好的结果，但问题是如果主题是负面的，比如“食物浪费”，那么即使内容说“我真的很讨厌食物浪费”，情绪总是会变得消极。有人可以帮助我解决这个问题，甚至可以建议我比维德更好的方法。我也尝试过使用“Flair”，但它的结果不如 Vader 有希望。

我有 .txt 文件 IMDB 基于文本的电影评论。我想将此评论与 IMDB 的基于星级的评论进行比较。我想通过 python NLTK（textblob 或 vader）将评论的 NLTK 分数计算为 0 到 10 分（例如：7.5/10）。如何计算从 NLTK 到 0 到 10 分数的分数？

我希望将我的输出转换为情绪分数的数据框格式

我有一个输出数据框：

如您所见，所有输出都在一起。我希望此输出采用显示句子的格式，然后相关分数显示在中性正列和复合列中，如数据框而不是正在运行的句子。如何转换输出？

我正在尝试收集一些已解析为电子表格的推文的情绪数据。我不是最好的编码员，也有一段时间没有编码了，所以我超级生疏。我正在使用几年前在一个项目中使用的旧脚本做同样的事情，并且无法理解它以找出我的错误。任何帮助，将不胜感激！:)

回溯（最近一次通话最后）：

第 40 行，sentiment_data = get_sentiment(rating_data)

第 25 行，在 get_sentiment 中打印 ss['neg']

TypeError：字符串索引必须是整数，而不是 unicode

我有一个包含多行推文的数据框，我想使用 vader 情绪分析根据每行的内容创建 4 列分数“正”、“负”、“中性”和“复合”。

我查找了不同的帖子，但我无法弄清楚我的确切情况。先感谢您！

我删除了所有我认为可能导致错误的特殊字符。仍然不断收到这个我无法弄清楚的错误：

这就是我所拥有的：

如果有人知道如何解决或解决此问题，将不胜感激。先感谢您！

.csv 文件的示例：

我有一个 Pandas 数据框，其中包含 2019 年 7 月 24 日至 2019 年 10 月 19 日期间的推文。我已将 VADER 情绪分析方法应用于每条推文，并在新列中添加了情绪分数。

现在，我希望在某种折线图中可视化这一点，以便分析这三个月期间每天的平均情绪得分如何变化。因此，我需要将日期放在 x 轴上，将平均负数、正数和复合分数（三个不同的线）放在 y 轴上。

我有一个想法，我需要以某种方式对数据进行分组或重新采样以显示每天的汇总情绪值，但由于我的 Python 技能仍然有限，我还没有成功找到可行的解决方案。

如果有人知道我可以如何进行，那将不胜感激！我附上了我的日期框架的图片以及我想到的情节类型的一个例子:)

干杯，尼古拉