python-3.x - 在 Flair Sentiment Analysis 中处理表情符号

Question

我正在使用 Flair NLP 库来获取推文的情绪分数。如何在 Flair 中处理表情符号？我知道 vader 无需预处理就可以很好地处理表情符号，但是 Flair 呢？我应该在代码中添加什么来解释表情符号在情感分析中的含义？我应该使用emojipython的库来demojize吗？它有天赋吗？

s = flair.data.Sentence('I am feeling great <3')
flair_sentiment.predict(s)
total_sentiment = s.labels
print(total_sentiment[0].score)

有人可以告诉我如何处理表情符号吗？

标签： python-3.xnlpstanford-nlpsentiment-analysisflair

Answer 1

VADER 是一种基于规则的情感分析，其中包括定义表情符号如何影响情感分析结果的硬编码规则。

相比之下，flair 训练数据模型来预测句子的情绪。模型是否考虑表情符号和格式（作为 unicode 字符或 demojizized）取决于它们是否以及如何在您的训练数据中表示。

因此，您应该首先检查用于训练情绪模型的数据是否包含表情符号，以及它们是否与您的输入格式相同。如果没有，您可能必须找到另一个更接近您的输入数据的数据集并训练一个新模型。