Я выполняю анализ настроений для исследовательских целей с использованием TextBlob в Python 3. Я использовал этот код для извлечения настроений по каждой строке обратной связи (около 4000 строк):
# Handle the file and import the textblob package for sentiment analysis
bestand = open("kolom_o_english.txt")
from textblob import TextBlob
from statistics import mean
# Create a "for" loop in which you first strip the lines and then print the analyses per line
for line in bestand:
feedback = line.rstrip()
blob1 = TextBlob(feedback)
sentiment_score = blob1.sentiment
print(feedback)
print(sentiment_score)
Некоторые примеры мой вывод:
Nice
Sentiment(polarity=0.6, subjectivity=1.0)
Mediocre
Sentiment(polarity=-0.5, subjectivity=1.0)
I have already retired and I think the questions are much more about people who are still working. It's good that this research is being done.
Sentiment(polarity=0.6, subjectivity=0.55)
as a pensioner not that interesting for me
Sentiment(polarity=0.5, subjectivity=0.5)
Not really suitable for people who are already retired.
Sentiment(polarity=-0.275, subjectivity=0.75)
fine
Sentiment(polarity=0.4166666666666667, subjectivity=0.5)
Несмотря на то, что теперь я могу анализировать настроения каждой строки, какие существуют методы, позволяющие понять смысл данных в целом (например, среднее значение, распределение и т. д. c.) и что строки кода, которые я могу использовать для этого?
Заранее спасибо!