Question

我想使用维达（Vader）对某些文本进行情感分析（但是，除了维达之外，我在此描述的问题也适用于任何词典）。但是，经过所有数据处理，包括标记化和转换为小写字母（我在这里没有提到）之后，出现以下错误：

有什么想法如何处理文档，以便词典可以阅读文本？谢谢。

AttributeError：“列表”对象没有属性“编码”

with open('data_1.txt') as g:
    data_1 = g.read()
with open('data_2.txt') as g:
    data_2 = g.read()
with open('data_3.txt') as g:
    data_3 = g.read()

df_1 = pd.DataFrame({"text":[data_1, data_2, data_3]})

df_1.head()
                                                 text
#0  [[bangladesh, education, commission, report, m...
#1  [[english, version, glis, ministry, of, educat...
#2  [[national, education, policy, 2010, ministry,...

from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
vader = SentimentIntensityAnalyzer()

df_1['Vader_sentiment'] = df_1.text.apply(lambda x: vader.polarity_scores(x)['compound'])

AttributeError：“列表”对象没有属性“编码”

Answer 1

df_1.text是一系列列表列表。您不能将VADER应用于任何列表，尤其是列表列表。将列表转换为字符串，然后应用VADER：

df_1['text_as_string'] = df_1['text'].str[0].str.join(" ")
df_1['text_as_string'].apply(lambda x: vader.polarity_scores(x)['compound'])

“列表”对象没有属性“编码”：情绪分析

1 个答案: