确定用于 Twitter 情绪分析的表情符号的极性
Determining the polarity of emoticons for twitter sentiment analysis
我正在尝试对 Twitter 数据进行情绪分析，并希望将表情符号考虑在内。假设我有表情符号的 unicode（在本例中为 U+1F600）。我想获得某种正面、负面或中性极性分数。我做了一些研究，但未能找到我可以使用的现有词典。基本上，如果有可用的词典，我想使用现有的词典，而不是手动浏览所有表情符号并分配分数。有什么建议吗？
我正在使用 Python 如果它有任何不同。
可以从 http://unicode.org/emoji/charts/emoji-list.html 下载包含表情符号及其相应 Unicode 的完整词典。
这可能会有帮助：
pip install emosent-py
from emosent import get_emoji_sentiment_rank
get_emoji_sentiment_rank('❤')
我正在尝试对 Twitter 数据进行情绪分析，并希望将表情符号考虑在内。假设我有表情符号的 unicode（在本例中为 U+1F600）。我想获得某种正面、负面或中性极性分数。我做了一些研究，但未能找到我可以使用的现有词典。基本上，如果有可用的词典，我想使用现有的词典，而不是手动浏览所有表情符号并分配分数。有什么建议吗？
我正在使用 Python 如果它有任何不同。
可以从 http://unicode.org/emoji/charts/emoji-list.html 下载包含表情符号及其相应 Unicode 的完整词典。
这可能会有帮助：
pip install emosent-py
from emosent import get_emoji_sentiment_rank
get_emoji_sentiment_rank('❤')