如何获得多个句子的整体情绪

Question

你如何找到多个句子/一个段落/大段文本的聚合情绪。

下面的代码基于 github 斯坦福 CoreNLP 测试和各种示例，但我发现的所有内容都已完成情感分析，仅计算单个句子的情感。但我想要整个推文的情绪，不管里面有多少句子。

我能想到的唯一其他方法是为SentimentPipeline.main(String[]) 创建一个单独的线程并将文本提供给stdin，并在sdout 中收集整体情绪。我更希望能够使用我的代码使其更简单/更高效，但我没有找到任何东西。

另外，我不想像大多数人那样对 jar 进行系统调用，因为我每天要发送数百万条推文。每次加载资源的开销太大了。

Annotation document = new Annotation(text);
pipeline.annotate(document);

List<CoreMap> sentences = document.get(SentencesAnnotation.class);
        String output;
        for (CoreMap sentence : sentences) {
            // traversing the words in the current sentence a CoreLabel is a CoreMap with additional token-specific methods
             output = "";
            for (CoreLabel token : sentence.get(TokensAnnotation.class)) {

                // this is the text of the token
                String word = token.get(TextAnnotation.class);

                // this is the Parts Of Speech tag of the token (noun, verb, adjective etc)
                // String pos = token.get(PartOfSpeechAnnotation.class);

                // this is the NER label of the token
                String ne = token.get(NamedEntityTagAnnotation.class);
                if (!ne.contentEquals("O")) {
                    output = output + (ne + " " + word + " ");
                }
            }

            //**************Sentiment Analysis 
            Tree tree = sentence.get(SentimentCoreAnnotations.AnnotatedTree.class);
             String sentiment = RNNCoreAnnotations.getPredictedClass(tree);

Answer 1

stanford corenlp 中的情绪分析工具包是在句子级数据集上进行训练的。如果你需要一个文档级别的情感引擎，我认为在文档上训练一个新模型是一个更好的选择。您也可以尝试将句子逐句处理，并使用一些棘手的方法（例如平均、最大值）作为基线来测试它是如何工作的。