使用Python NLTK的完整消息的情绪分数

我从其他相关的堆栈溢出讨论中尝试了很多，但找不到我想要的

我想要的是：对于给定的消息（即，包含一个或多个句子的段落），我希望情绪得分在-5到+5之间

带有nltk.touction包的Valder模块提供三种不同的分数：pos、neu和neg。但这不是我想要的

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使用nltk sentiwordnet有什么办法吗

您必须从语料库或预定义的数据集中训练数据集，该数据集具有单独的正训练集和负训练集，然后将您的数据与之进行比较

该算法是如何将训练数据集与测试数据集进行比较，以获得数据集相似程度的数值

请记住，培训数据集应与测试数据集相似

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然后，您可以使用各种算法，如朴素贝叶斯或多重二项式等。

此链接可能有些有用

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根据需要更改分数

不一定。我不想要一个非常特定领域的情绪分析。例如，SentiWordNet对英语中大多数常用词都有情感值。问题是如何理解整句话的意思。非常感谢。因为我什么也得不到，所以我用了我的力量。