TextBlob Python3 - “正面词的否定标签”

Question

我正在测试正面和负面单词的textblob模块。 但有些结果并不好。 例如：

代码：

from textblob.sentiments import NaiveBayesAnalyzer
from textblob import TextBlob

message = "Fraud"
blob = TextBlob(message, analyzer=NaiveBayesAnalyzer())
a = (blob.sentiment)
print(a)

结果

Sentiment(classification='pos', p_pos=0.6428571428571429, p_neg=0.3571428571428571)

它给出了90％的正确答案，但对于某些单词，它会返回错误的结果!!!

像：     message =“喜欢这个”     情绪（分类='负'，p_pos = 0.4794333489299875，p_neg = 0.5205666510700125）

message = "good habits"
Sentiment(classification='neg', p_pos=0.41318402216578204, p_neg=0.5868159778342183)

=====================================

"fraud" = pos
"like this" = neg
"good habits" = neg

Answer 1

编写代码的方式是训练NaiveBayesAnalyzer，而不是使用已经训练过的分类器。我建议您尝试使用默认分类器，或查看有关如何训练和应用NaiveBayesAnalyzer进行分类的文档。

试试这个： blob = TextBlob（消息）