textblob

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我有一个大约有50行句子的csv文件。我正在使用textblob情感分析工具。为了测试一个句子的极性，这个例子显示你写了一个句子，并显示了极性和主观性。但是，它只能用于单个句子，我希望它能用于我拥有的csv文件，因为我无法将每行都放入并单独进行测试，因为这需要很长时间。我会如何去做这件事？ TextBlob显示这个例子，当我输入一个句子时，极性显示，你不能一次输入两个句子，它不会让你。我将如何输入

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python textblob和文本分类

我正在尝试使用python和textblob构建文本分类模型，该脚本在我的服务器上运行，并且将来的想法是用户将能够提交他们的文本，它将会分类。我是来自CSV加载训练集： # -*- coding: utf-8 -*- import sys import codecs sys.stdout = open('yyyyyyyyy.txt',"w"); from nltk.tokenize im

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TextBlob有没有获得中性分类的功能？

我有兴趣使用textBlob构建文本分类器，但是从训练分类器返回中性标签后，我的研究看起来不像。有没有人知道一种方法来实现这一点？还是有类似的图书馆提供中性分类？谢谢。

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Python pickle error：UnicodeDecodeError

我正在尝试使用Textblob做一些文本分类。我首先使用pickle来训练模型并序列化它，如下所示。 import pickle from textblob.classifiers import NaiveBayesClassifier with open('sample.csv', 'r') as fp: cl = NaiveBayesClassifier(fp, format=

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错误使用python textblob库恶搞

当我有textblob图书馆工作了一段时间正常，但决定安装（使用easy_install的）附加库（page here）声称更快，更准确的标记。我无法得到它的工作，所以我卸载它，但它似乎已经在TextBlob标签化功能混乱。我已经使用pip和easy_install卸载并重新安装nltk和TextBlob多次，并确保它们是最新的。下面是一个简单的脚本，其产生错误的例子： from textbl

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TextBlob Python3 - “Negative Tag for Positive words”

我正在为正面和负面的单词测试textblob模块。但有些结果不好。例如：代码： from textblob.sentiments import NaiveBayesAnalyzer from textblob import TextBlob message = "Fraud" blob = TextBlob(message, analyzer=NaiveBayesAnalyzer()

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如何减少textblob朴素贝叶斯分类器中的主题分类时间

我使用泡菜保存分类模型与贝叶斯定理，我已经保存与5600记录分类后2.1 GB的文件。但是当我加载该文件时，它花费了将近2分钟的时间，但是对于一些文本的分类花费了5.5分钟。我正在使用下面的代码来加载和分类。 classifierPickle = pickle.load(open("classifier.pickle", "rb")) classifierPickle.classify(

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TextBlob NaiveBayesAnalyzer非常缓慢（与图案相比）

我正在使用TextBlob for python对推文进行一些情感分析。 TextBlob中的默认分析器是PatternAnalyzer，它运行良好，速度相当快。 sent = TextBlob(tweet.decode('utf-8')).sentiment 我现在已经尝试切换到NaiveBayesAnalyzer，发现运行时是不切实际的我的需要。（接近每鸣叫5秒。） sent = Tex

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UnicodeDecodeError使用TextBlob和Python 2.7

**问题已解决this post **我正在使用Windows 10 PC并试图刮擦和分析网站论坛。我的解决方案使用Scrapy和Textblob，我正在运行Python 2.7。抓取生成所需的输出（我保存为.csv或.json）。然而，当我在Python脚本集成TextBlob使用这个文件，我得到以下错误： Traceback (most recent call last): File

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TextBloB：返回空对象的corect（）方法

我正在尝试使用TextBlob's spelling correction，但correct（）对于每个调用返回一个空对象。下面显示终端上的方法调用： >>> from textblob import TextBlob >>> b = TextBlob("I havv goood speling!") >>> b.correct() TextBlob("") >>> print(b.co