情感分析如何计算

Question

我使用以下内容来计算200个简短句子的情感。我没有使用训练数据集：

for sentence in textblob.sentences:
    print(sentence.sentiment)

分析返回两个值：极性和主观性。根据我在网上阅读的内容，极性得分在[-1.0，1.0]范围内浮动，其中0表示中立，+ 1表示非常积极的态度，-1表示非常消极的态度。主观性是在[0.0，1.0]范围内的浮点数，其中0.0是非常客观的，而1.0是非常主观的。]

所以，现在我的问题是：这些分数如何计算？

我几乎有一半的短语的极性分数都有一些零，我想知道零是否表示中立，还是该短语不包含具有极性的单词这一事实。对于另一个情感分析器：NaiveBayesAnalyzer，我想知道同样的问题。

谢谢您的帮助！玛丽

我使用以下内容来计算200个简短句子的情感。我没有使用训练数据集：对于textblob.sentences中的句子：print（sentence.sentiment）分析返回两个...

Answer 1

TextBlob NaiveBayesAnalyzer显然基于斯坦福大学NLTK。朴素贝叶斯算法的一般解释如下：A simple explanation of Naive Bayes Classification

Answer 2

根据TextBlob创建者Steven Loria，TextBlob的情感分析器将委派给pattern.en的情感模块。 Pattern.en本身使用基于字典的approach，并提供一些启发式处理，例如否定。您可以找到源here，它是pattern.en的文本模块的供应商版本，对Python 3兼容性进行了一些细微调整。