問題タブ [textblob]

最近、Python 用の TextBlob パッケージ (バージョン 0.3.7) の使用を開始しました。ドキュメントによると、この.sentimentメソッドは感情の極性と主観性のタプルを返します。定義された極性の範囲は-1～+1です。

ただし、このコードは の極性値を示します-1.24。

これは既知のバグですか、それともコードの使用方法に問題がありますか?

今朝、https: //textblob.readthedocs.org/en/latest/index.html にある TextBlob モジュールのインストールに着手しました。

最初に実行したインストールドキュメントによると：

pip install -U textblob

そのコマンドを実行すると、次のようになります。

インストールされているように見えますが、1行のファイルを実行しようとすると（唯一の行が表示さfrom text.blob import TextBlobれますImportError: No module named blob

それで、gitからインストールしようとしました。最初にリポジトリをクローンしてから、次の両方のスニペットを実行しました

sudo python setup.py install

と

sudo python2.7 setup.py install

残念ながら、これらのコマンドのどちらも私の問題を解決しませんでした。だから今私は立ち往生しています。最善の方法は最初からやり直すことだと思いますが、ほとんど迷っています。

nltk で NLP を学習するための練習テキストとして、Tolkein の Silmarillion を使用しようとしています。

テキスト エンコーディングの問題が発生しているため、開始できません。

私は NLTK の周りで TextBlob ラッパー ( https://github.com/sloria/TextBlob ) を使用しています。TextBlog は次の場所で入手できます。

私が解析できない文は次のとおりです。

問題を引き起こしているのは、フリンの特殊なキャラクターだと思います。

私のコード:

これは単なる趣味のプロジェクトなので、このテキストを使用していくつかの属性を抽出し、いくつかの基本的な処理を実行できるようにしたいだけです。

初期エンコーディングがわからない場合、このテキストを ASCII に変換するにはどうすればよいですか? UTF8 からデコードしてから、ASCII に再エンコードしようとしました。

でもそれでも心配いりません。任意の提案を歓迎します。ドキュメント全体で一貫して行われている限り、特殊文字が失われても問題ありません。

必要なモジュールも正しくインストールされたpython 2.6.8を使用しています。

私はプログラミングが初めてで、Python 用の TextBlob ライブラリをインストールして、いくつかの作業を支援しようとしています。悲しいことに、私は TextBlob を使用するどころか、インストールするのに問題があります。私はWindowsを使用していますが、これは物事をより困難にしているようです. Linux コマンドか、誰もが使用するコマンドを実行できればいいのにと思います。ともかく

これが私がこれまでに行ったことです：

1. ここから Textblob プログラムをフォークしました。
2. リポジトリ全体をデスクトップにコピーし、フォルダーを開きました。
3. コマンドプロンプトを使用して、「Python C:\Users...\setup.py install」を実行しました

コマンドプロンプトが吐き出します-

そして、私は何をすべきか、これを修正する方法がわかりません。この TextBlob の新規ダウンロードには、インストール機能があるはずではありませんか? 私は何を台無しにしていますか？

これをインストールしようとしています: https://pypi.python.org/pypi/textblob-aptaggerで、このコードを使用するように指示されていますが、どこで使用するかわかりません (コマンドラインと Python コンソールが機能しません)。 :

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/のexeファイルを使用してeasy_installとpipをインストールしました

したがって、コマンドを使用すると：

Python コンソールで次のエラーが表示されます。

このインストール コマンドはどこで使用すればよいですか?

Naive Bayes モデルを使用して、ドキュメントをポジティブ ラベルとネガティブ ラベルとして分類しています。72 ドキュメント前後の小さなバランスの取れたデータセット サイズでは問題なく動作しているようです。しかし、否定的なラベルの付いたドキュメントをさらに追加すると、分類子はすべてを否定的に予測しています。

データセットを 80% のトレーニング セットと 20% のテスト セットに分割しています。否定的にラベル付けされたドキュメントを追加すると、データセットが確実に歪められます。分類子がすべてのテスト ドキュメントをネガティブと予測するのは、歪度のせいでしょうか? Navive Bayes modle の TextBlob/nltk 実装を使用しています。

何か案が？

CSV ファイルからツイートを読み取り、定義したカテゴリ (技術、科学、政治など) に分類する Naive Bayes アルゴリズムを実装しようとしています。

NLTK のナイーブ ベイズ分類アルゴリズムを使用したいのですが、この例は私が必要としているものにはほど遠いものです。

私の最大の混乱の 1 つは、NB の分類精度をどのように改善するかということです。

* *分類を行うために必要な詳細な手順について、何らかのガイダンスを得たいと思っています。

• 手動でツイートを入れるカテゴリごとに個別の csv ファイルを作成する必要がありますか?
• 上記を行った場合、アルゴリズムをどのようにトレーニングし、アルゴリズムはどのようにテストしますか?**

私はオンラインで調査しており、NLTK の NB アルゴリズムがツイートの感情分類を行う場合に利用する TextBlob のようないくつかの簡単な例を見つけました。理解するのは簡単ですが、初心者にとって微調整は困難です。

http://stevenloria.com/how-to-build-a-text-classification-system-with-python-and-textblob/

上記のリンクからの彼の例では、ツイートの横に感情を既に配置している場合、彼はどのようにテストを実装しますか? テストしようと思ったのですが、2 番目の引数を非表示にする必要があります。