Question

我只是在我的数据集上运行Vader情绪分析：

@IBOutlet weak var myButton: MyButton!

以下是我的结果示例：

from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
from nltk import tokenize
sid = SentimentIntensityAnalyzer()
for sentence in filtered_lines2:
    print(sentence)
    ss = sid.polarity_scores(sentence)
    for k in sorted(ss):
        print('{0}: {1}, '.format(k, ss[k]), )
        print()

我想知道多少次＆＃34;复合＆＃34;是等于，大于或小于零。

我知道这可能很容易，但我对Python和编码一般都很陌生。我已经尝试了很多不同的方式来创造我需要的东西，但我无法找到任何解决方案。

（如果＆＃34;结果样本＆＃34;不正确，请编辑我的问题，因为我不知道正确的写作方式）

Answer 1

您可以为每个类使用一个简单的计数器：

positive, negative, neutral = 0, 0, 0

然后，在句子循环内，测试复合值并增加相应的计数器：

    ...
    if ss['compound'] > 0:
        positive += 1
    elif ss['compound'] == 0:
        neutral += 1
    elif ...

等

Answer 2

到目前为止，这不是最恐怖的方式，但我认为如果你没有太多的python经验，这将是最容易理解的。基本上，您创建一个包含0值的字典，并在每个案例中递增值。

from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
from nltk import tokenize
sid = SentimentIntensityAnalyzer()
res = {"greater":0,"less":0,"equal":0}
for sentence in filtered_lines2:
    ss = sid.polarity_scores(sentence)
    if ss["compound"] == 0.0:
        res["equal"] +=1
    elif ss["compound"] > 0.0:
        res["greater"] +=1
    else:
        res["less"] +=1
print(res)

Answer 3

我可能会定义一个函数来返回由文档表示的不等式的类型：

def inequality_type(val):
  if val == 0.0: 
      return "equal"
  elif val > 0.0: 
      return "greater"
  return "less"

然后在所有句子的复合分数上使用它来增加相应不等式的计数。

from collections import defaultdict

def count_sentiments(sentences):
    # Create a dictionary with values defaulted to 0
    counts = defaultdict(int)

    # Create a polarity score for each sentence
    for score in map(sid.polarity_scores, sentences):
        # Increment the dictionary entry for that inequality type
        counts[inequality_type(score["compound"])] += 1

    return counts

然后您可以在过滤后的线路上调用它。

但是，只需使用collections.Counter：

就可以避免这种情况

from collections import Counter

def count_sentiments(sentences):
    # Count the inequality type for each score in the sentences' polarity scores
    return Counter((inequality_type(score["compound"]) for score in map(sid.polarity_scores, sentences)))

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3 个答案: