我正在尝试创建一个用于计算非英语文本的极性和主观性的nlp项目，因此我可以使用2种工具：Vader-Textblob。
经过大量研究后，我发现Vader对于社交媒体更有效，更准确。
我的问题是：我可以在vader中添加语言以便计算socres吗？还是像多语言这样的vader软件包？
对于该项目，我从csv文件中读取并将其导入到数据框熊猫，然后进行预处理和清理文本，然后对其进行分析以提取情感。
我将不胜感激。
根据documentation，维达使用两种资源：
虽然您可以为其他语言创建自己的资源，但作者指出，>
[手动创建（少得多，验证）全面的情感词典是一个劳动密集型的，有时容易出错的过程
因此，在可能的情况下，这并不容易。 Vader随附的词典文件仅包含8000个条目。我不知道生成这些结果有多么容易：大概在快速获得广泛的覆盖范围和结果的准确性之间需要权衡取舍。也许您可以先进行报道，然后通过相应地修改条目来逐步提高准确性。
[从粗略的眼光看，语法规则似乎主要是描述副词，以及它们是增加还是减少了情感。同样，这是必须调整的，因为它在源文件中用英语进行了硬编码。这取决于您的目标语言在语法上与英语在语法上有何不同。