我正在使用tweepy和textBlob训练情绪分析模型。我遇到了一个有趣的例子,其中一个声明的情绪会受到利益相关者立场的影响。想知道在这种情况下情绪分析是如何运作的
RT @Pehla_Trade:#Rupee在银行间外汇市场早盘交易中以14个点对64.34加强对美国#dollar情绪(极性= -0.012499999999999999,主观性= 0.2125)
在上述陈述中,情绪的极性是-ve,但作为读者,我觉得价值应该是积极的
答案 0 :(得分:0)
您使用的算法会分析文本,无论持有者是谁。在这种情况下,您需要一个知识库来指定持有者,并根据谁说出什么来改变情绪。例如,在金融领域,“卢比兑美元已达到良好水平”对印度观点持有者有利,但对美国人持负面影响。如果您有少数意见持有者(例如,少数Twitter用户),那么您可以手动添加一些规则来根据持有者调整情绪。