Python 如何使用NLTK找到形容词的语义方向？

我正在从事一个项目，在这个项目中，我需要在python中使用NLTK找出形容词的语义方向，即形容词是肯定的、否定的还是中性的

例如：如果我有这样一句话：

“这架照相机太棒了。”

所以这里的“awesome”是“camera”的形容词，它有一个积极的方向

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我该怎么做呢？

WordNet主要关注分类关系，而不是语义关系。然而，这并不一定是WordNet的一个缺点，因为“令人敬畏”的定性是非常非常微妙的。此外，你怎么知道这台相机很棒，事实上是积极的？--如果整个陈述是：

这台相机太棒了：首先，在我买它的第二天，我的新婚之夜闪光灯熄灭了，然后电池着火烧坏了我的结婚礼服，那是我的曾曾祖母亲手缝制的

然而，WordNet用于推断语义方向的一个用途是成功的（至少在某些任务中）：由完成的工作。他们根据一个给定单词（例如，awesome）的好坏来确定方向：

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他们声称，在具有特定数据的特定任务中，这可以非常有效，但其成功与否在很大程度上取决于手头的任务；调查他们的工作和与之相关的工作可能是开始寻找答案的好地方。

你自己真的试过尝试吗？如果是这样的话，什么不起作用？是的，我试过在NLTK中使用wordnet。但我只能用Wordnet找出同义词、反义词和单词之间的相似性。请告诉我一种用这个来寻找方向的方法。@akhil：如果这个答案对你有帮助，我将非常感激你能帮我找到它，因为我目前正在寻找一些额外的声誉点；非常感谢你的帮助。

EVA(w) = (d(w,bad)−d(w,good))/d(good,bad)