Python中的情感分析：Textblob vs Vader？

Question

我正在学习如何使用Python对社交媒体帖子进行情感分析。我发现有不同的工具可以实现这一点，例如Textblob或Vader。

我想了解选择其中一个时应注意的差异。

在这种情况下，我试图在固定的时间段内分析来自不同用户的推文。

谢谢！

Answer 1

Vader情绪分析更适合用于社交媒体以及一般情况下的文本。它基于与情感相关的单词的词典。词典中的每个单词都是正负的。

在分析来自社交媒体的评论或文本时，句子的情感会根据表情符号而变化。 Vader将其与语，大写字母等因素一起考虑在内，因此在推文分析及其情感方面是一个更好的选择。

有关更多详细信息，请参考此paper。

它产生4个指标-正，负，中性和复合得分。我使用维达（Vader）进行了Twitter情绪分析，并且感到与textBlob相比，情绪更好。您可以参考我的githubrepo中的代码 我手动验证了随机推文，并得出了可以确定正面和负面推文的综合评分。