遍历列表列表并计算与不同列表的匹配答案

【问题标题】：Iterating through list of lists and count matches with different list遍历列表列表并计算与不同列表的匹配
【发布时间】：2019-12-08 13:25:16
【问题描述】：

我是 python 新手，目前正在为我的硕士论文进行情绪分析。但是，我目前正在处理这个问题，我真的不知道如何解决它。

我需要在包含单词 BLA 的字符串中找到一个句子，然后将句子中的每个单词与我的正负单词词典进行比较。如果否定词多于肯定词，则计数器应该 +1。最后，我会得到类似：在文件 1 中，有 4 个否定句包含 BLA 一词。

到目前为止，我使用正则表达式删除了所有不包含单词 BLA 的句子。然后我将句子中的单词分开，并创建了一个列表列表。它看起来例如像这样：

[['we', 'underperform', 'because', 'of', 'BLA'], ['BLA', 'is', 'bad'], ['BLA', 'is', '好']]

现在我想将每个单词与否定词和肯定词的字典进行比较。由于我需要确定包含 BLA 一词的句子是肯定的还是否定的，所以在移动到第二个之前，我只在列表中的一个列表中计算它是很重要的。

这个特定示例的结果应该是 2，因为 2 个句子是否定的，一个是肯定的。

在我只寻找的其他情况下，例如文本中的否定词，我是这样做的：

# Reset the number of negative words to zero
negative_count=0

# For each negative word, count the number of occurrences
for j in range(len(negative_words)):

    negative_count=negative_count+text_devided.count(negative_words[j])

所以我可能会这样做，但在遍历列表的循环中。

如果您知道如何以不同的方式解决这个问题，我也愿意接受。

【问题讨论】：

标签： python list loops frequency sentiment-analysis

【解决方案1】：

我猜你的意思是你的字典。

...每个单词都有否定词和肯定词的字典。

python 列表。
所以我会这样做：

list_with_sentences = [['we', 'underperform', 'because', 'of', 'BLA'], ['BLA', 'is', 'bad'], ['BLA', 'is', 'good']]
pos_words = 0
neg_words = 0
total_neg_count = 0
for sentence in list_with_sentences:  
    for word in sentence:  
        for item in dictonary_pos_word:
            if item == word:
               pos_words = pos_words + 1

        for item in dictonary_neg_word:
            if item == word:
               neg_words = neg_words + 1

        if neg_words > pos_words:
           total_neg_count = total_neg_count + 1

【讨论】：

【解决方案2】：

ls = [
     ['we', 'underperform', 'because', 'of', 'BLA'],
     ['BLA', 'is', 'bad'],
     ['BLA', 'is', 'good']
     ]

positive_words = ("good",)
negative_words = ("underperform", "bad")

for line in ls:    
     score = sum(map(lambda w: 1 if w in positive_words else -1 if w in negative_words else 0, line))

     """
     Score < 0: Negative
     Score > 0: Positive
     Score = 0: Neutral or same number of positive/negative words
     """

     print("Sentence:", " ".join(line))
     print(" Score:", score)

     print()

根据句子中有多少否定词、肯定词和“中性”词生成分数。

输出：

Sentence: we underperform because of BLA
 Score: -1

Sentence: BLA is bad
 Score: -1

Sentence: BLA is good
 Score: 1

【讨论】：