我正在尝试使用flair进行情感分析，但我还需要知道每个单词在多大程度上影响了句子的得分。
我已经遵循此article来预测情感，但是它没有显示如何提取给定句子的特征。 由于本文中介绍的方式，我假设有一种方法可以进行特征提取，但是我找不到它。我曾尝试阅读时尚文档和代码本身，但没有找到一种方法。
我正在寻找的是这种功能：
import flair
text = flair.data.Sentence(<string-with-sentiment>)
model = flair.models.TextClassifier.load('en-sentiment')
model.predict(text)
print(s.individual_sentiments)
结果：
[('i', 0.08), ('do', 0.09), ('like', 1.0), ('you', -0.32)]
我不是要训练自己的模型，而是使用像上面的代码示例中那样的预训练模型。
注意：我并不拘泥于风格，如果存在具有此功能的其他框架，我也会很高兴知道。我正在尝试使用flair，因为在我测试它时，它能准确地执行Textblob和nltk的VADER。