textblob

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我使用Vader和TextBlob分析，結果好壞參半新聞標題的感悟：很多頭條，我會考慮稍微負的評分爲中性。下面是幾個例子： Who wants to live in an artificially intelligent future? # Vader: {'compound': 0.4588, 'pos': 0.273, 'neu': 0.727, 'neg': 0.0} # TextBlo

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如何爲Python TextBlob保存模型？

如何在TextBlob中稍後更新模型結果？的文檔可以參考這裏https://github.com/sloria/TextBlob 發現我注意到指定如何更新訓練數據的文檔，但我沒有看到一個方法或方式將數據從上次會話保存。如何更新： https://textblob.readthedocs.io/en/dev/classifiers.html#updating-classifiers-with-n

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UnicodeDecodeError錯誤：在284位置「ASCII」編解碼器不能解碼字節0x93：順序不在範圍內（128）

from textblob import TextBlob as tb from sqlalchemy import create_engine import pandas as pd 作爲engine=create_engine("mysql+mysqldb://root:[email protected]:3306/listing") 然後我用read_sql命令讀取大熊貓第一i-創造

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在情感分析中捕獲兩個競爭利益相關者的觀點

我正在使用tweepy和textBlob培養情感分析模型。我遇到了一個有趣的例子，其中一個聲明的情緒可能會受到利益相關方立場的影響。想知道情感分析在這種情況下 RT @Pehla_Trade是如何工作的：#Rupee在銀行間外匯市場在早盤14派薩加強64.34兌#dollar 情緒（極性= -0.012499999999999997 ，主觀性= 0.2125）在上面的語句情緒的極性是-ve，但是

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在ubuntu上安裝textblob時出錯14.04

我試圖在我的系統上安裝textblob。通過以下文檔，我已經運行命令 pip3 install -U textblob 但是，當運行命令，我得到這樣的錯誤。

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.append（）在python中會被忽略嗎？

所以我試圖從csv文件中提取名詞。使用Textblob包檢查每個值是否爲名詞。找到的名詞附加到空列表x中。然後最後當循環結束時，我打印期待所有名詞的最終列表，但沒有任何反應。（數據集很大）。有人幫我一把。 from nltk import FreqDist from textblob import TextBlob import pandas as p x = list()

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安裝TextBlob時出錯

我正在嘗試安裝TextBlob。根據官方文件，我做到了。 > pip install -U textblob > python -m textblob.download_corpora pip指令正在完成其工作。但另一個命令給出以下錯誤。 [nltk_data]加載棕色時出錯：HTTP錯誤405：不允許。 [nltk_data]加載punkt時出錯：HTTP錯誤405：不允許。 [nltk_

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Textblob邏輯幫助。 NaiveBayesClassifier

我正在構建一個簡單的分類器，它可以確定句子是否是肯定的。這是我如何使用textblob訓練分類器。 train = [ 'i love your website', 'pos', 'i really like your site', 'pos', 'i dont like your website', 'neg', 'i dislike your site'

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如何在沒有管理員權限的情況下爲Python安裝Textblob？

我沒有管理員權限，所以我下載Textblob，併爲它的路徑在我的前衛，現在我得到錯誤「您似乎缺少一些必要的數據使用此功能。下載必要的數據，只需運行 python -m textblob.download_corpora" 我不能下載這是我沒有管理員權限，任何其他方式使用textblob？

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使用csv數據集培訓NaiveBayesClassifier時出現錯誤

我得到ValueError：太多值來解壓縮錯誤。這裏是代碼示例 import numpy as np import pandas as pd from textblob.classifiers import NaiveBayesClassifier sms_raw = pd.read_csv('text.csv') # training dataset 70% # test datas