（编辑：我的旧答案更多的是关于通用分类器而不是 PatternAnalyzer）
TextBlob 在您的代码中使用“PatternAnalyzer”。该文档简要描述了它的行为：http://www.clips.ua.ac.be/pages/pattern-en#parser
我们可以看到：
pattern.en 模块捆绑了一个形容词词典（例如，好的、坏的、令人惊奇的、恼人的……），这些词经常出现在产品评论中，并带有情绪分数的注释极性（正面 ↔ 负面）和主观性（客观 ↔ 主观）。
sentiment() 函数返回给定句子的（极性，主观性）元组，基于它包含的形容词，
这是一个显示算法行为的示例。极性直接取决于所使用的形容词。
sentiment_analyzer.analyze('player')
Sentiment(polarity=0.0, subjectivity=0.0)
sentiment_analyzer.analyze('bad player')
Sentiment(polarity=-0.6999998, subjectivity=0.66666)
sentiment_analyzer.analyze('worst player')
Sentiment(polarity=-1.0, subjectivity=1.0)
sentiment_analyzer.analyze('best player')
Sentiment(polarity=1.0, subjectivity=0.3)
专业软件一般使用基于神经网络和分类器结合词法分析的复杂工具。但对我来说，TextBlob 只是试图根据语法分析的直接结果（这里是形容词的极性）给出结果。这是问题的根源。
它不会尝试检查一般句子是否否定（使用“not”词）。它尝试检查形容词是否被否定（因为它只适用于形容词，不适用于一般结构）。在这里，best 用作名词，而不是否定形容词。所以，极性是正的。
sentiment_analyzer.analyze('not the best')
Sentiment(polarity=1.0, subjectivity=0.3)
只需替换单词的顺序，对形容词而不是整个句子进行否定。
sentiment_analyzer.analyze('the not best')
Sentiment(polarity=-0.5, subjectivity=0.3)
这里，形容词被否定了。因此，极性为负。
这是我对这种“奇怪行为”的解释。
真正的实现在文件中定义：
https://github.com/sloria/TextBlob/blob/dev/textblob/_text.py
中间部分由下式给出：
if w in self and pos in self[w]:
p, s, i = self[w][pos]
# Known word not preceded by a modifier ("good").
if m is None:
a.append(dict(w=[w], p=p, s=s, i=i, n=1, x=self.labeler.get(w)))
# Known word preceded by a modifier ("really good").
...
else:
# Unknown word may be a negation ("not good").
if negation and w in self.negations:
n = w
# Unknown word. Retain negation across small words ("not a good").
elif n and len(w.strip("'")) > 1:
n = None
# Unknown word may be a negation preceded by a modifier ("really not good").
if n is not None and m is not None and (pos in self.modifiers or self.modifier(m[0])):
a[-1]["w"].append(n)
a[-1]["n"] = -1
n = None
# Unknown word. Retain modifier across small words ("really is a good").
elif m and len(w) > 2:
m = None
# Exclamation marks boost previous word.
if w == "!" and len(a) > 0:
...
如果我们输入“not a good”或“not the good”，它将匹配else部分，因为它不是一个单一的形容词。
“不好”部分将匹配elif n and len(w.strip("'")) > 1:，因此它会反转极性。 not the good 不会匹配任何模式，因此，极性将与“最佳”相同。
整个代码是一连串的微调，语法指示（例如添加！增加极性，添加笑脸表示讽刺......）。这就是为什么某些特定模式会产生奇怪结果的原因。要处理每个特定情况，您必须检查您的句子是否与该部分代码中的任何 if 句子匹配。
希望能帮到你