python - Python でのラムダ式による感情分析

Question

TextBlob を使用して、Power BI で感情分析を実行しようとしています。Power BI で反復ループを実行するよりも大幅に高速であるように思われるため、lamdba 式を使用したいと考えています。

たとえば、テキスト Blob を使用すると、次のようになります。

dataset['Polarity Score'] =dataset['Comment'].apply(lambda x: TextBlob(str(x).lower()).sentiment.polarity) 

TextBlob からの数値を持つ "Polarity Score" という名前の Power BI データ列を作成します。

TextBlob.classify() 関数で同様のことをしたいと思います。ただし、分類器の第 2 引数に渡す方法がわかりません。

チュートリアルでは、分類子を作成して使用する方法を示します。

from textblob.classifiers import NaiveBayesClassifier
from textblob import TextBlob

cl = NaiveBayesClassifier(train)
blob = TextBlob("The beer is good. But the hangover is horrible.", classifier=cl)
blob.classify()

私はもう試した

dataset['Polarity Class'] =dataset['Comment'].apply(lambda x: TextBlob(str(x).lower()).classify(), classifier=cl)

と

dataset['Polarity Class'] =dataset['Comment'].apply(lambda x,y: TextBlob(str(x).lower()).classify(), y=cl)

どちらも機能せず、分類器を渡す方法を指し示していません。ラムダ式で分類子パラメーターを渡すにはどうすればよいですか?