TextBlob Python3-“；正面单词的Neg标签；

我正在测试textblob模块中的肯定词和否定词。 但有些结果并不好。 例如：

代码：

from textblob.sentiments import NaiveBayesAnalyzer
from textblob import TextBlob

message = "Fraud"
blob = TextBlob(message, analyzer=NaiveBayesAnalyzer())
a = (blob.sentiment)
print(a)

结果 它给出90%的正确答案，但对于某些单词，它返回错误的结果

比如： message=“像这样” 情绪（分类为负，p_pos=0.4794333489299875，p_neg=0.520566510700125）

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"fraud" = pos
"like this" = neg
"good habits" = neg

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按照编写代码的方式，您正在训练NaiveBayesAnalyzer，而不是使用已经训练过的分类器。我建议尝试使用默认分类器，或者查看有关如何培训和应用NaiveBayesAnalyzer进行分类的文档

试试这个：

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blob=TextBlob（message）

TextBlob naive bayes情绪分析工具用于句子，而不是单个单词或短语，因此您可能会得到不可预测的结果。您可以尝试使用TextBlob的模式分析-情绪分析方法，这是默认方法，因为它只需识别积极和消极的单词即可。

message = "good habits"
Sentiment(classification='neg', p_pos=0.41318402216578204, p_neg=0.5868159778342183)

"fraud" = pos
"like this" = neg
"good habits" = neg