我能用VaderMotion计算英语以外语言的极性和主观性吗？

Question

我正在尝试创建一个nlp项目，计算非英语文本的极性和主观性，这样我就可以使用两个工具：Vader-Textblob

在我做了大量研究之后，我发现维德在社交媒体上更高效、更准确

我的问题是：我可以为维德添加语言来计算socres吗？ 或者他们的软件包是维德式的多语言软件包

对于这个项目，我从csv文件中读取并将其导入dataframe，然后进行预处理，清理文本，然后进行分析，以提取情感

我将感谢任何帮助

Answer 1

根据documentation，维德使用两种资源：

1. 带有情绪等级的代币词典
2. 定义单词之间关系的一组语法规则

虽然您可以为其他语言创建自己的资源，但作者指出

Manually creating (much less, validating) a comprehensive sentiment lexicon is a labor intensive and sometimes error prone process

因此，尽管可能，但这并不容易。维德附带的词典文件仅包含8000个条目。我不知道生成这些结果有多容易：大概在快速实现广泛覆盖和结果准确性之间存在权衡。也许您可以先考虑覆盖率，然后通过相应地修改条目来逐步提高准确性

句法规则（粗略地看）似乎主要描述副词，以及副词是增加还是减少情绪。同样，这是需要调整的，因为它在源文件中是硬编码为英语的。这取决于你的目标语言在语法上与英语有多不同，这项任务有多容易或难