Python 中的情绪分析：Textblob 与 Vader？

Question

我正在学习如何使用 Python 对社交媒体帖子进行情绪分析。我发现有不同的工具可以实现这一点，例如 Textblob 或 Vader。

我想了解在选择其中一个时应该注意哪些差异。

在这种情况下，我试图在固定的时间段内分析来自不同用户的推文。

谢谢！

Answer 1

Vader Sentiment Analysis 更适用于来自社交媒体的文本，一般情况下也是如此。它基于与情感相关的词的词典。词典中的每个单词都被评定为正面或负面。

在分析来自社交媒体的 cmets 或文本时，句子的情绪会根据表情符号而变化。 Vader 将这一点与俚语、大写等因素一起考虑在内，因此在推文分析及其情绪方面是一个更好的选择。

请参阅此paper 了解更多详情。

它产生 4 个指标 - 正面、负面、中性和复合得分。我使用 Vader 进行了 Twitter 情绪分析，并惊讶于情绪比 textBlob 更好。可以参考我githubrepo中的代码 我手动验证了随机推文，并得出了一个可以确定正面和负面推文的复合分数。