如果TextBlob中的极性为0.0,则该句子是否为纯负数,是否意味着没有输出。
wiki = TextBlob ("Python is a high-level, general-purpose programming language.")
wiki.sentiment
输出:情绪(polarity=0.0,subjectivity=0.0)
请向我们解释输出到底告诉我们什么?
我是Robotium的新手。我已经使用对话框构建器创建了一个警告对话框,并使用show命令调用它。默认情况下,我可以使用Robotium触发“ok”按钮,但我无法对“cancel”按钮执行同样的操作。由于对话框与id没有关联,我不确定如何获取按钮的id。下面是我的对话框代码
alertDialogBuilder
.setMessage("Please enter only numbers without any spaces")
.setCancelable(true)
.setNegativeButton("Cancel", new DialogInterfa
我正在寻找一种方法来开发一个ML数据集,它可以比较积极和消极的词汇。例如,"is valid“vs "not valid”或"can be used“vs "can't be used”或"not on Thursdays“vs "on Thursdays”将是正面vs负面。它可以通过判断副词是肯定的还是否定的来简化。我想知道是否有任何可用的数据集用于此解决方案或任何现有的解决方案。
我对编码很陌生(第二天!)在一个测试网站上完成一项指导任务后,我得到了下面的代码,这些代码没有正确地返回,而且对于我的生活,我也搞不清楚。我的数学真的很差,所以这没有帮助,但请与我赤裸裸。
为什么下面的代码在传递名称数组时没有返回正确的信息。
function gatherFeedback (feedbackArray) {
let positive = 0;
let negative = 0;
let neutral = 0;
for (let i = 0; i < feedbackArray.length; i++) {
if
运行代码时会收到以下错误:
The method get(Class) is undefined for the type String.
我理解为什么我会遇到这个问题,因为get()方法不能在字符串上运行。然而,我希望有人能建议我如何解决这个问题?所有的建议都非常感谢。我得到问题的代码部分是:
public static void averageSent(String review)
{
//populate sentence array with each sentence of the review
String [] sentences = re
我是spacy和python编程的新手。我试着将一些评论分为正面、负面或中性。我该如何为3个类别做这件事?我在网上看到了这段代码,但它似乎是针对两个类别的--只有boolean才是正面或负面的:
def load_data(limit=0, split=0.8):
train_data=train
# Shuffle the data
random.shuffle(train_data)
texts, labels = zip(*train_data)
# get the categories for each review
cats = [{&
当我输入句子时:
“很高兴回来!我们来这里是为了与ghc16的新创新者重修旧好。”
那么,回归的情绪是负面的。不明白为什么会发生这种事。语句为正,但仍返回负值。
class SentimentAnalyzer {
public TweetWithSentiment findSentiment(String line) {
if(line == null || line.isEmpty()) {
throw new IllegalArgumentException("The line must not be null
我正试图从含有负片的医疗报告中提取(并最终分类)句子。例如:
samples<-c('There is no evidence of a lump','Neither a contusion nor a scar was seen','No inflammation was evident','We found generalised badness here')
我正在尝试使用sentimentr包,因为它似乎能够检测到负数。是否有一种方法仅仅使用对否定词的检测,以便将否定句提取出来(最好是进入一个新的数据框架以供进一步的
我对逻辑很陌生,也喜欢学习人工智能。我正痛苦地将下列句子转换成否定的形式。我已经试过了,但我还是很困惑。以下结果是否正确,请帮助我。
(i) If you can swim across the river then you can swim to the island.
(ii) If the connector is loose or it is unplugged machine will not work.
我的工作
(i) If you can't swim across the river then you can't swim to the island
我正在用Python编写一个循环,通过获取句子概率中每个单词的乘积来计算句子的概率。我有一本字典,字典里有成千上万的单词作为关键字,它们的概率作为价值。我现在遇到的问题是,我目前的尝试似乎是在计算一个句子级别的概率,不管发生什么。下面是我的代码现在的样子:
sentence = "This is a short and boring sentence."
## we'll say that "probs" is the dictionary that contains all my word-probability pairs
## this is th
我有一篇文章,我要把它分成一个句子列表,我想找出每个句子的主题。例如,如果文本是“狗很棒,它们太棒了”,那么它们必须被分成两句话:“狗很棒。”和“他们太棒了”。然后,我使用for循环来查找每个句子的主语是什么,无论是“猫”还是“狗”。
sentence_list=['Dogs are great', 'They are so awesome']
for sentence in sentence_list:
if 'Dog' in sentence:
subject= 'Dog'
elif '
我想知道如何计算一个句子和整个文本中有多少个否定词(no, not)和缩写(n't)。对于句子的数量,我应用了以下一个: df["sent"]=df['text'].str.count('[\w][\.!\?]') 然而,这给了我一个文本中的句子计数。我需要查看每句话的否定词的数量和整个文本。你能给我一些建议吗? text列的预期输出如下所示 text sent count_n_s count_tot
I haven't tried it yet
我想找一个句子的观点,无论是积极的还是消极的。例如,只谈一句。
The play was awesome
如果将其更改为向量形式
[0,0,0,0]
在搜索了一袋文字之后
bad
naughty
awesome
向量形式变成
[0,0,0,1]
其他句子也一样。现在我想把它传递给机器学习算法来训练它。,我怎么能用这些多向量来训练网络呢?(为了找出看不见的句子的观点)显然不行!因为输入在神经网络中是固定的。有办法吗?以上的程序就是我的想法。如果我错了,请纠正我。提前谢谢。