2016-08-08 2 views
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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() 
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사람들은 downvote를 선택하고 그렇게하기위한 도움이나 설명을 제공하지 않는 것이 얼마나 좋은지. –

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입력 데이터 또는 예상 한 결과를 제공하지 않았습니다. 'vaderSentiment' 함수가있는 곳도 없습니다. –

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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. –

답변

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신경 끄시을 : : 또한 렌 (결과는 [I])는 항상 다음과 같이 1. 내 코드가 반환 [], '음수': [], 'compound': [], 'neu': []} 내가 루프를 반복 할 때마다 데이터를 지우지 않아야하는 위치. 나는 그걸 알아 내는데 너무 오래 걸렸다고 믿을 수가 없어. ...