Как сделать анализ настроений с помощью textblob в Python (Pandas)

Question

У меня есть фрейм данных с именем Comments_Final, в котором есть один столбец - «Комментарии»

В этом столбце есть разные отзывы, как, например,

1.Подходит хорошая быстрая доставка

2.Продукт, как описано и функционирует отлично.

3.Этот продукт не подходит моему Remington rm1415, это длинная и намного большая цепь ..... похоже, было бы больно возвращаться кКанаде отправителю

4.Дало бы 5 звезд, но это не запечатанная батарея

5.Не сказали, что мне нужно подписаться, чтобы получить пропущенный товар, установил контакт с перевозчиком,затем получил товар на следующий день!

6.Быстрая доставка.Часть, как и ожидалось

поэтому сначала я хочу столбец под названием «чувства», который покажет, что отзыв является отрицательным или положительным?

, а второй - третий столбец как эмоция, которая скажет вам, что обзор определяет гнев,грусти, радости, отвращения и т. д. эмоций в этом.

Answer 1

Вы можете использовать приведенный ниже код. Единственное, что textblob не обеспечивает анализ эмоций, поэтому вы не сможете извлечь из него гнев, радость, радость и т.д. Text Blob предоставляет два разных метода для анализа настроений. Одним из них является PatternAnalyzer, а другим - NaiveBayesAnalyzer. Подробнее об этом можно прочитать по ссылке ниже.

https://textblob.readthedocs.io/en/dev/advanced_usage.html#advanced

from textblob import TextBlob
from textblob.sentiments import NaiveBayesAnalyzer

Comments_Final["Sentiment"] = [TextBlob(k, analyzer=NaiveBayesAnalyzer()).sentiment.classification for k in Comments_Final['Comments']]