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텍스트를 입력으로 받아들이는 프로그램을 작성 중입니다.파이썬 증분
프로그램은 0에서 시작하는 값 "tone"을가집니다. "posfeats"단어 목록에있는 텍스트에서 단어를 볼 때 +1이 증가합니다. "negfeats"단어 목록에있는 해당 텍스트의 단어를 볼 때 톤이 -1 씩 증가합니다.
그러나 내 코드는 입력 텍스트에 상관없이 "tone"값에 대해 0을 반환합니다. 내 알고리즘보다는 내 잘못 된 Python 프로그래밍 때문인 것 같다.
import nltk.classify.util
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier
from nltk.corpus import movie_reviews #importing two corpora, movie_reviews and stopwords
from nltk.corpus import stopwords
def word_feats(words):
stops = dict([(word, True) for word in stopwords.words('english')]) #English stopwords
features = dict([(word, True) for word in words if word not in stops])#features minus stopwords
return features
def compare(words, negfeats, posfeats):
sentiment=0
for word in words:
if word in negfeats:
sentiment -= 1
if word in posfeats:
sentiment += 1
return sentiment
negReviews = reviews.fileids('neg')
posReviews = reviews.fileids('pos')
negfeats = [(word_feats(reviews.words(fileids=[f])), 'neg') for f in negReviews]
posfeats = [(word_feats(reviews.words(fileids=[f])), 'pos') for f in posReviews]
opinion = raw_input("Why don't you tell me about a movie you watched recently?\n\n")
tone = compare(opinion.split(), negfeats, posfeats)
print(str(tone)) #THIS KEEPS RETURNING 0
왜 "tone = 0"을 compare()의 첫 번째 줄에 추가 했습니까? 반환 값에 어떤 영향을 주는지 확신 할 수 없지만, 거기에 있어야한다고 생각하지 않습니다. 대신 '정서 = 0'이어야합니다! –
중복되지 않은 요소의 순서가없는 콜렉션을 원한다면, 무시 된 값을 가진'dict' 대신'set'을 사용하는 것이 더 깔끔합니다. – user2357112
@ Kohler, 네 말이 맞아, 나는 그것을 완전히 stackoverflow에 복사 할 때 잘못 썼다. – Shuklaswag