基于单词列表Python的分类

Question

我想对文字进行分类：正面，负面或中性。我有一个积极和消极的单词列表。我想用Python做。在这里我用这种代码描述

  

如果在positive_words中找到文字中的单词   counterpos = pos_count [i] + = 1

     

如果在negative_words中找到文字中的单词   counterneg = neg_count [i] + = 1

     

totalcount = pos_count + neg_count

     

if（len（totalcount）＆gt; 0）：       存储在正数据库中   elif（len（totalcount）＆lt; 0）：       存储在否定数据库中：

store in neutral database

这是一般的想法，我的编码可行性为空。 我存储在mongodb，以便我没有问题存储。我仍然无法进行分类。 有人可以帮帮我吗。

Answer 1

除了字符串比较和控制流语句外，list comprehension在这里也很有用。

text = "seeking help on possible homework task"
raw_words = text.split(" ")

positive_words = ['seeking','help']
negative_words = ['homework']

positive_score = len([word for word in raw_words if word in positive_words])
negative_score = len([word for word in raw_words if word in negative_words])

total_score = positive_score - negative_score

这会导致total_score的值为1。