Textblob情绪算法

Question

有谁知道textblob情绪如何运作？我知道它基于Pattern工作，但我找不到任何文章或文档解释模式如何为句子分配极性值。

Answer 1

这是textblog情感模块的代码： https://github.com/sloria/TextBlob/blob/90cc87ab0f9e25f37379079840ec43aba59af440/textblob/en/sentiments.py

正如您所看到的，它有一个带有预先分类的电影评论的训练集，当您提供新的文本进行分析时，它使用NaiveBayes分类器在pos和{{neg中对新文本的极性进行分类。 1}}概率。

Answer 2

默认情况下，它使用形容词字典和带有手工标记的分数来计算给定文本中每个单词的平均极性和主观性。实际上，它为此使用了pattern库，该库从sentiwordnet中获取了各个单词的分数。

如果您通过指定NaiveBayesAnalyzer（如

）来调用情感评分

TextBlob（“电影很棒！”，analyzer = NaiveBayesAnalyzer（））

然后它将由NaiveBayesAnalyzer对电影评论数据集进行训练，计算出情感分数。