Python | 使用 VADER 进行情绪分析

在自然语言处理中，情感分析是一项重要的任务，VADER（Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner）是一种基于规则的情感分析工具，它可以对文本进行情感分析，给出正面情感、负面情感和中性情感的得分。

安装 VADER

VADER是nltk库中自带的模块，需要通过nltk下载：

import nltk
nltk.download('vader_lexicon')

使用 VADER 进行情感分析

使用VADER进行情感分析，需要借助nltk.sentiment.vader模块中的SentimentIntensityAnalyzer类：

from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

sentences = [
    'This movie is good.', 
    'The restaurant has bad service.', 
    'I feel happy today.'
]

analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
for sentence in sentences:
    scores = analyzer.polarity_scores(sentence)
    print(f"{sentence}: {scores}")

输出的结果如下：

This movie is good.: {'neg': 0.0, 'neu': 0.265, 'pos': 0.735, 'compound': 0.4404}
The restaurant has bad service.: {'neg': 0.527, 'neu': 0.473, 'pos': 0.0, 'compound': -0.5423}
I feel happy today.: {'neg': 0.0, 'neu': 0.313, 'pos': 0.687, 'compound': 0.5719}

其中，neg、neu、pos分别是负面情感、中性情感和正面情感的得分，取值范围为0~1，compound是综合情感得分，取值范围为-1~1，越接近1表示情感越积极，越接近-1表示情感越消极。

VADER 的优缺点

优点：

• 对情感理解的概念准确度高，可以检测出强烈的情感表达。
• 适用于社交媒体和微博等面向公众的短文本。
• 支持多语言。

缺点：

• 对于混淆的情感表达和语言使用的复杂性不太敏感。
• 在文本不足时，对情感分析的准确性影响较大。

因此，在使用 VADER 进行情感分析时，需要结合实际情况进行综合分析。