Machine learning 如何使用斯坦福NLP标记情绪？

我试图用斯坦福NLP软件包来寻找推特的情感。下面是一个示例tweet

@西南航空公司全天响应最快。通话时间：从未停止过等待。排队时间：从未到过航班预订问题处。

在这里，斯坦福NLP根据句子给情感贴上标签。所以，这条推文有三个句号。因此，NLP给了我三个不同的情绪标签，每个句子的推特。现在，我如何将整个tweet标记为积极、消极或中性

Neutral    @SouthwestAir Fastest response all day.
Negative    Hour on the phone: never got off hold.
Negative    Hour in line: never got to the Flight Booking Problems desk.

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我们发布的情感软件会对每个句子产生情感判断。您必须想出一个启发式方法，将其转化为文档级情绪。对于每条tweet，您可以查看一组句子级别的判断{中性、否定、否定}，然后将其映射到最终判断。一种可能的方法是只接受最高计数的判决。tweet会很短，所以通常你最多会看到3种情绪，每一条tweet会有一种情绪。

你在使用哪个库？是否存在删除标点符号和停止词、标记词或直接要求每个块有一个标签的参数？方法、工具等见本年和前几年：