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저는 vader 정서를 사용하여 짹짹이있는 CSV 파일을 분석하고 있습니다. 나는 트윗 전체 세트에 대한 감정 가치의 평균을 구하려고 노력 중이다. 어떤 이유로 인해 많은 결과가 반올림 문제가 아닌 한 의미가없는 값 0이 나오는 경향이 있습니다. 내가 바보 결과 = { 'POS'를 배치했다 실현,Vader Sentiment 값이 올바르게 나오지 않습니다.
for row in csv.reader(csv_file):
result = { 'pos':[] , 'neg':[], 'compound':[], 'neu':[] }
sentences = row
f = open(file_name[0], 'a', newline='')
writer = csv.writer(f)
for sentence in sentences:
vs = vaderSentiment(sentence)
row = [sentence, str(vs)]
writer.writerow(row)
result['pos'].append(vs['pos'])
result['neg'].append(vs['neg'])
result['compound'].append(vs['compound'])
result['neu'].append(vs['neu'])
print('sum:')
for i in result.keys():
print('\t',i, '=>', float(sum(result[i]))/len(result[i]))
f.close()
사람들은 downvote를 선택하고 그렇게하기위한 도움이나 설명을 제공하지 않는 것이 얼마나 좋은지. –
입력 데이터 또는 예상 한 결과를 제공하지 않았습니다. 'vaderSentiment' 함수가있는 곳도 없습니다. –
고마워, 그건 공평이야. 나는이 물건에 요즘 꽤 많이 묻혀있는 얼굴을 보았습니다. 그래서 일부 사람들에게는 막연하다는 사실을 잊어 버렸습니다. Vader Sentiment는 Python의 대중적인 감정 분석 패키지입니다. 그것은 꽤 흥미 롭습니다. 그러나 그것에 대한 문서는 거의 없습니다. –