如何从 vaderSentiment 获取更好的数据？
How to get nicer data from vaderSentiment?
我知道我可以从 vader 那里得到这个：
{'neg'：0.071，'neu'：0.895，'pos'：0.034，'compound'：-0.296}
但他们是获得整体结果的一种方式吗？例如说 {'Positive'} 或 {'Negative'}
还有...我要查找什么才能看到我可以用 vader 做的所有事情？比如函数列表之类的。
复合分数是通过对词典中每个词的效价分数求和计算得出的，根据规则进行调整，然后归一化到-1（最极端负值）和+1（最极端正值）之间。如果您想要对给定句子进行单一的一维情绪度量，这是最有用的指标。
然后您可以设置负值[-1, 0)、中性[0, 0.5) 和正值[0.5, 1] 的阈值以将它们分类。例如：
def get_category(compounded):
if compounded < 0:
return 'negative'
elif compounded < 0.5:
return 'neutral'
else:
return 'positive'
选择最适合您的数据和用例的阈值。
我知道我可以从 vader 那里得到这个： {'neg'：0.071，'neu'：0.895，'pos'：0.034，'compound'：-0.296}
但他们是获得整体结果的一种方式吗？例如说 {'Positive'} 或 {'Negative'}
还有...我要查找什么才能看到我可以用 vader 做的所有事情？比如函数列表之类的。
复合分数是通过对词典中每个词的效价分数求和计算得出的，根据规则进行调整，然后归一化到-1（最极端负值）和+1（最极端正值）之间。如果您想要对给定句子进行单一的一维情绪度量，这是最有用的指标。
然后您可以设置负值[-1, 0)、中性[0, 0.5) 和正值[0.5, 1] 的阈值以将它们分类。例如：
def get_category(compounded):
if compounded < 0:
return 'negative'
elif compounded < 0.5:
return 'neutral'
else:
return 'positive'
选择最适合您的数据和用例的阈值。