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python - NLTK の Vader 採点テキストの例
VADER がどのようにテキストを採点するかについて、誰かに私の理解を正してもらいたいです。ここでこのプロセスの説明を読みましたが、記述されているプロセスを再作成するときに、テスト文の複合スコアを Vader の出力と一致させることができません。次の文があるとしましょう。
VADER が拾う言葉は、「いいね」(+1.5 スコア) と「楽しい」(+2.3) です。ドキュメントによると、これらの値は合計され (つまり +3.8)、次の関数を使用して 0 から 1 の範囲に正規化されます。
私たちの数字では、これは次のようになります。
ただし、VADER は返された複合スコアを次のように出力します。
推論のどこが間違っているのでしょうか? 同様の質問が何度か寄せられていますが、VADER 分類の実際の例はまだ提供されていません。どんな助けでも大歓迎です。