問題タブ [textblob]

現在、Python 統合を使用した Java プロジェクトに取り組んでいます。そのために、次のパッケージと ide を使用しています。

Eclipse luna Jython 2.7.0 TextBlob v0.10.0-dev

ここに私のJavaコードスニペットがあります:

Python コードもかなり単純です。

Pythonコードを実行していると、期待どおりの結果が得られます。

0.06 -0.341666666667 Der Titular Bedrohung des BLOB hat mich als die ultimative Film immer geschlagen Monster: ein unersättlich hangrig, amöbenartige Masse in der Lage, zu durchdringen praktisch jede Sicherung, in der Lage ist - als Untergang gewassheihten Arzt unterkümireibt es be Flillier " auf Kontakt. Abfällige Vergleiche zu Gelatine verdammt sein, es ist ein Konzept, mit dem die meisten verheerende der möglichen Folgen, nicht anders als die graue Schmiere-Szenario durch technologische Theoretiker fürchten vorgeschlagen künstliche Intelligenz wuchern. -0.159091090

ただし、jython で python-script を呼び出すと、次の結果が得られます。

0.0 0.0 Der Titular Bedrohung des BLOB hat mich als die ultimative Film immer geschlagen Monster: ein unersättlich hangrig, amöbenartige Masse in der Lage, zu durchdringen praktisch jede Sicherung, in der Lage ist - als Untergang geweihten Arzt unterkühlt es beschreibt - "assimilieren fleihten Kontakt. Abfällige Vergleiche zu Gelatine verdammt sein, es ist ein Konzept, mit dem die meisten verheerende der möglichen Folgen, nicht anders als die graue Schmiere-Szenario durch technologische Theoretiker fürchten vorgeschlagen künstliche Intelligenz wuchern. 0.0 translator_text: TextBlob(" BLOB hat mich als die ultimative Film immer geschlagen Monster: ein unersättlich hangrig, amöbenartige Masse in der Lage, zu durchdringen praktisch jede Sicherung,In der Lage ist - als Untergang geweihten Arzt unterkühlt es beschreibt - "assimilieren Fleisch auf Kontakt. Abfällige Vergleiche zu Gelatine verdammt sein, es ist ein Konzept, mit dem die meisten verheerende der möglichen Folgen, nicht anders als die graue Schmiere -Szenario durch technologische Theoretiker fürchten vorgeschlagen künstliche Intelligenz wuchern.")

sentiment.polarity が突然 0 になり、Java で変換された変数にアクセスして出力した後、ASCII エンコーディングが少し奇妙に見えます。

誰かが同様の問題を経験しましたか?

ツイート文字列を特定のカテゴリに分類する分類器を作成する必要があります。私は約15かそこらのカテゴリを持っています。トレーニング データセットを持っています。どうすればこれを進めることができますか？これには Python または Java を使用します。

私は Textblob と Stanford NLP 分類器を調べてきました。より良い結果を得るためにどちらを選択すればよいかわかりません。

Python 用の TextBlob を使用して、ツイートの感情分析を行っています。TextBlob のデフォルトのアナライザーは PatternAnalyzer で、非常にうまく機能し、かなり高速です。

NaiveBayesAnalyzer に切り替えようとしましたが、ランタイムが私のニーズには実用的ではないことがわかりました。(ツイートあたり 5 秒に近づいています。)

以前に Naive Bayes Classifier の scikit Learn 実装を使用したことがありますが、これほど遅いとは思いませんでした。

少なくともドキュメントには、「映画レビューのデータセットでトレーニングされた Naive Bayes アナライザー」と記載されています。ただし、「映画レビューコーパスで単純ベイズ分類器をトレーニングする」と説明されている関数 train() もあります。各実行前にアナライザーを内部的にトレーニングしますか? ないことを願っています。

これをスピードアップする方法を知っている人はいますか？

ngramsから抽出する必要がありtextます。私は使用しています：

テキスト（Pythonの王様）をトライグラムに分割すると、次のようになります。

次に、各 WordList の項目を次のように結合する必要があります。

そして、それは私に次のエラーを与えます:

解決策がばかげていることは知っていますが、Pythonが苦手で理解できませんwordlists。

TextBlob のスペル修正を使用しようとしていますが、 correct() は呼び出しごとに空のオブジェクトを返します。以下は、端末でのメソッド呼び出しを示しています。

Linux で Python 2.7.6 を実行しています。

簡単なスクリプトからは TextBlob モジュールを正常にロードできますが、Flask アプリからは正常にロードできません。コードとエラーを表示します。

簡単なスクリプトでの読み込みは次のように機能します。

Flask アプリからロードするとエラーがスローされます:

エラー：

pip でインストールされた textblob バージョン 0.11.0 を使用しています。