无法更新VADER词典

Question

print(news['title'][5])震级7.5级地震击中秘鲁 - 厄瓜多尔边境地区 - 印度教徒

print(analyser.polarity_scores(news['title'][5])) {'neg'：0.0，'neu'：1.0，'pos'：0.0，'compound'：0.0}

from nltk.tokenize import word_tokenize, RegexpTokenizer

import pandas as pd

from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer


analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()


sentence = news['title'][5]

tokenized_sentence = nltk.word_tokenize(sentence)
pos_word_list=[]
neu_word_list=[]
neg_word_list=[]

for word in tokenized_sentence:
    if (analyzer.polarity_scores(word)['compound']) >= 0.1:
        pos_word_list.append(word)
    elif (analyzer.polarity_scores(word)['compound']) <= -0.1:
        neg_word_list.append(word)
    else:
        neu_word_list.append(word)                

print('Positive:',pos_word_list)
print('Neutral:',neu_word_list)
print('Negative:',neg_word_list) 
score = analyzer.polarity_scores(sentence)
print('\nScores:', score)

正面：[]中立：['震级'，'7.5'，'地震'，'命中'，'秘鲁 - 厄瓜多尔'，'边界'，'地区'，' - '，'''，'印度教']否定：[]

分数：{'neg'：0.0，'neu'：1.0，'pos'：0.0，'compound'：0.0}

new_words = {
    'Peru-Ecuador': -2.0,
    'quake': -3.4,
}

analyser.lexicon.update(new_words)
print(analyzer.polarity_scores(sentence))

{'neg'：0.0，'neu'：1.0，'post'：0.0，'compound'：0.0}

from nltk.tokenize import word_tokenize, RegexpTokenizer

import pandas as pd

from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer


analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()


sentence = news['title'][5]

tokenized_sentence = nltk.word_tokenize(sentence)
pos_word_list=[]
neu_word_list=[]
neg_word_list=[]

for word in tokenized_sentence:
    if (analyzer.polarity_scores(word)['compound']) >= 0.1:
        pos_word_list.append(word)
    elif (analyzer.polarity_scores(word)['compound']) <= -0.1:
        neg_word_list.append(word)
    else:
        neu_word_list.append(word)                

print('Positive:',pos_word_list)
print('Neutral:',neu_word_list)
print('Negative:',neg_word_list) 
score = analyzer.polarity_scores(sentence)
print('\nScores:', score)

正面：[]中立：['震级'，'7.5'，'地震'，'命中'，'秘鲁 - 厄瓜多尔'，'边界'，'地区'，' - '，'''，'印度教']否定：[]

分数：{'neg'：0.0，'neu'：1.0，'pos'：0.0，'compound'：0.0}

Answer 1

您使用的代码绝对没问题。在更新字典时，你使用analyserinstead of analyzer（不知道为什么你没有得到错误）。

new_words = {
    'Peru-Ecuador': -2.0,
    'quake': -3.4,
}
​
analyzer.lexicon.update(new_words)
print(analyzer.polarity_scores(sentence))

输出：

{'neg': 0.355, 'neu': 0.645, 'pos': 0.0, 'compound': -0.6597}

另一个警告（不确定你是否犯了这个错误。）你不应该再次导入库。因为你更新的单词将会消失。步骤应该是：

1. 导入库和字典
2. 更新字典（在此步骤后不应再次导入库）
3. 计算情绪分数