Java 如何使用WordNet

我需要对一些包含推文的csv文件进行情绪分析。我用它来做情绪分析

我得到了他们在网站上提供的以下java代码示例。我不知道如何使用它。我要分析的csv文件的路径是

C:\Users\MyName\Desktop\tweets.csv

。

SentiWordNet\u 3.0.0.txt的路径是
C:\Users\MyName\Desktop\SentiWordNet\u 3.0.0\home\swn\www\admin\dump\SentiWordNet\u 3.0.0\u 20130122.txt
。我是java新手，请帮忙，谢谢！下面是指向示例java代码的链接

导入java.io.BufferedReader；
导入java.io.File；
导入java.io.FileReader；
导入java.util.HashMap；
导入java.util.Iterator；
导入java.util.Set；
导入java.util.Vector；
公共级SWN3{
私有字符串pathToSWN=“data”+File.separator+“SentiWordNet_3.0.0.txt”；
私有HashMap_dict；
公共SWN3（）{
_dict=newhashmap（）；
HashMap_temp=新HashMap（）；
试一试{
BufferedReader csv=新的BufferedReader（新文件阅读器（pathToSWN））；
字符串行=”；
而（（line=csv.readLine（））！=null）
{
String[]data=line.split（“\t”）；
Double score=Double.parseDouble（数据[2]）-Double.parseDouble（数据[3]）；
字符串[]字=数据[4]。拆分（“”）；
for（字符串w：单词）
{
字符串[]w_n=w.split（“#”）；
w_n[0]+=“#”+数据[0]；
int index=Integer.parseInt（w_n[1]）-1；
如果（_temp.containsKey（w_n[0]））
{
向量v=_temp.get（w_n[0]）；
如果（索引>v.size（））
对于（int i=v.size（）；i=0.25）
sent=“弱阳性”；
其他的
如果（分数<0&&score>=-0.25）
sent=“弱_负”；
其他的
如果（分数<-0.25&&分数>=-0.5）
sent=“否定”；
其他的
if（scorev.size（））
对于（int i=v.size（）；i=0.25）
sent=“弱阳性”；
其他的
如果（分数<0&&score>=-0.25）
sent=“弱_负”；
其他的
如果（分数<-0.25&&分数>=-0.5）
sent=“否定”；
其他的
如果（分数=0.75）
返回“非常积极”；
否则如果（averageScore>0.25&&averageScore=0.5）
返回“正”；
否则如果（平均分数<0&&averageScore>=-0.25）
返回“否定”；
否则如果（平均分数<-0.25&&averageScore>=-0.5）
返回“否定”；
else if（averageScore首先删除文件第一部分的所有“垃圾”（包括说明、指令等）

一种可能的用法是更改
SWN3
并使其中的方法
extract
返回一个
Double
：

public Double extract(String word)
{
    Double total = new Double(0);
    if(_dict.get(word+"#n") != null)
         total = _dict.get(word+"#n") + total;
    if(_dict.get(word+"#a") != null)
        total = _dict.get(word+"#a") + total;
    if(_dict.get(word+"#r") != null)
        total = _dict.get(word+"#r") + total;
    if(_dict.get(word+"#v") != null)
        total = _dict.get(word+"#v") + total;
    return total;
}

然后，给出一个要标记的字符串，您可以拆分它，使其只包含单词（没有符号和未知字符），并使用
extract
方法对每个单词返回的结果，您可以确定字符串的平均权重：

String[] words = twit.split("\\s+"); 
double totalScore = 0, averageScore;
for(String word : words) {
    word = word.replaceAll("([^a-zA-Z\\s])", "");
    if (_sw.extract(word) == null)
        continue;
    totalScore += _sw.extract(word);
}
verageScore = totalScore;

if(averageScore>=0.75)
    return "very positive";
else if(averageScore > 0.25 && averageScore<0.5)
    return  "positive";
else if(averageScore>=0.5)
    return  "positive";
else if(averageScore < 0 && averageScore>=-0.25)
    return "negative";
else if(averageScore < -0.25 && averageScore>=-0.5)
    return "negative";
else if(averageScore<=-0.75)
    return "very negative";
return "neutral";

String[]words=twit.split（\\s+）；
双倍总分=0，平均分；
for（字符串字：字）{
word=word.replaceAll（（[^a-zA-Z\\s]），“”）；
if（_sw.extract（word）==null）
继续；
totalScore+=_sw.extract（字）；
}
平均得分=总分；
如果（平均得分>=0.75）
返回“非常积极”；
否则如果（averageScore>0.25&&averageScore=0.5）
返回“正”；
否则如果（平均分数<0&&averageScore>=-0.25）
返回“否定”；
否则如果（平均分数<-0.25&&averageScore>=-0.5）
返回“否定”；
else if（averageScore对于这一点，您应该编写主函数，在其中提供csv的路径，从中提取单词。然后通过发送单词及其位置调用提取函数。
您好，谢谢您的回复，我仍然不清楚某些部分。这意味着什么？if（_dict.get（word+“#r”）！=null）#n、#a、#r、#v？谢谢！如果你看文件的第一列，你会注意到这些字母（代表名词、动词..）所以你应该涵盖所有的案例。啊，我明白了。我还需要更多的帮助，我把我的tweet.csv文件的链接放在哪里？C:\Users\MyName\Desktop\tweets.csv我在上面粘贴了我的更新代码，请随意编辑，谢谢！抱歉问这么多，哈哈……我是新来的，非常感谢！）@我不明白你的问题，你能再解释一遍吗？你想问什么就问什么：）
public Double extract(String word)
{
    Double total = new Double(0);
    if(_dict.get(word+"#n") != null)
         total = _dict.get(word+"#n") + total;
    if(_dict.get(word+"#a") != null)
        total = _dict.get(word+"#a") + total;
    if(_dict.get(word+"#r") != null)
        total = _dict.get(word+"#r") + total;
    if(_dict.get(word+"#v") != null)
        total = _dict.get(word+"#v") + total;
    return total;
}

String[] words = twit.split("\\s+"); 
double totalScore = 0, averageScore;
for(String word : words) {
    word = word.replaceAll("([^a-zA-Z\\s])", "");
    if (_sw.extract(word) == null)
        continue;
    totalScore += _sw.extract(word);
}
verageScore = totalScore;

if(averageScore>=0.75)
    return "very positive";
else if(averageScore > 0.25 && averageScore<0.5)
    return  "positive";
else if(averageScore>=0.5)
    return  "positive";
else if(averageScore < 0 && averageScore>=-0.25)
    return "negative";
else if(averageScore < -0.25 && averageScore>=-0.5)
    return "negative";
else if(averageScore<=-0.75)
    return "very negative";
return "neutral";