情感计算公式是什么
what is the formula of sentiment calculation
使用情绪评级词典计算情绪的实际公式是什么。我正在使用的词典包含 -5 到 5 范围内的评级。我想计算单个句子的情绪。要么我必须计算句子中所有情感排名词的平均值，要么只对它们求和。
有几种方法可以根据句子的评分情感成分计算指数。每个都是基于比较正面和负面的词，每个都有优点和缺点。
对于您的量表，衡量单词的集中趋势将是一个公平的衡量标准，其中分母是得分单词的数量。这是下面使用的 "relative proportional difference" 度量的一种形式。您可能不想将总情感词的分数除以所有词，因为这会使每个句子的度量受到非情感词的强烈影响。
如果您不相信您描述的 11 分评级是准确的，您可以根据其符号将其分类为正面或负面。然后你可以在你已经转换的地方应用以下方法
其中每个 P 和 N 指的是正面和负面编码情感词的计数，并且 O是所有其他单词的计数（因此单词总数 = P + N + O).
绝对比例差。边界：[0,1]
情绪 = (P − N) / (P + N + O)
缺点：句子的得分受非情感相关内容的影响。
相对比例差。边界：[-1, 1]
情绪 = (P − N) / (P + N)
缺点：句子的分数可能倾向于在量表端点附近非常强烈地聚集（因为它们可能主要或完全包含正面或负面的内容）。
Logit 量表。界限：[-无穷大，+无穷大]
情绪 = log(P + 0.5) - log(N + 0.5)
这往往具有最平滑的特性并且围绕零对称。 0.5 更平滑以防止 log(0).
有关详细信息，请参阅 William Lowe, Kenneth Benoit, Slava Mikhaylov, and Michael Laver. (2011) "Scaling Policy Preferences From Coded Political Texts." Legislative Studies Quarterly 26(1, Feb): 123-155. 我们比较了它们在衡量左右意识形态方面的属性，但我们讨论的所有内容也适用于正负情绪。
您可以使用 R 工具进行情绪计算。这里是link你可以参考：
https://sites.google.com/site/miningtwitter/questions/sentiment/analysis
使用情绪评级词典计算情绪的实际公式是什么。我正在使用的词典包含 -5 到 5 范围内的评级。我想计算单个句子的情绪。要么我必须计算句子中所有情感排名词的平均值，要么只对它们求和。
有几种方法可以根据句子的评分情感成分计算指数。每个都是基于比较正面和负面的词，每个都有优点和缺点。
对于您的量表，衡量单词的集中趋势将是一个公平的衡量标准，其中分母是得分单词的数量。这是下面使用的 "relative proportional difference" 度量的一种形式。您可能不想将总情感词的分数除以所有词，因为这会使每个句子的度量受到非情感词的强烈影响。
如果您不相信您描述的 11 分评级是准确的，您可以根据其符号将其分类为正面或负面。然后你可以在你已经转换的地方应用以下方法 其中每个 P 和 N 指的是正面和负面编码情感词的计数，并且 O是所有其他单词的计数（因此单词总数 = P + N + O).
绝对比例差。边界：[0,1]
情绪 = (P − N) / (P + N + O)
缺点：句子的得分受非情感相关内容的影响。
相对比例差。边界：[-1, 1]
情绪 = (P − N) / (P + N)
缺点：句子的分数可能倾向于在量表端点附近非常强烈地聚集（因为它们可能主要或完全包含正面或负面的内容）。
Logit 量表。界限：[-无穷大，+无穷大]
情绪 = log(P + 0.5) - log(N + 0.5)
这往往具有最平滑的特性并且围绕零对称。 0.5 更平滑以防止 log(0).
有关详细信息，请参阅 William Lowe, Kenneth Benoit, Slava Mikhaylov, and Michael Laver. (2011) "Scaling Policy Preferences From Coded Political Texts." Legislative Studies Quarterly 26(1, Feb): 123-155. 我们比较了它们在衡量左右意识形态方面的属性，但我们讨论的所有内容也适用于正负情绪。
您可以使用 R 工具进行情绪计算。这里是link你可以参考： https://sites.google.com/site/miningtwitter/questions/sentiment/analysis