感情分析 - 覚醒

Question

私はプログラミングの初心者であり、問​​題に遭遇しました。私は偽のニュースと実際のニュースを比較分析しています。私はaproxのテキストコーパスを持っています。 3000の実ニュースと3000の偽のニュース。私は、偽の、または実際のニュースがより高い覚醒感を呼び起こすかどうかを理解する必要があります。私はWarrinerらを使ってそれをしたいと思います。 al。単語リスト：http://crr.ugent.be/archives/1003

私は私のスクリプトに単語リストをインポートしています

warriner = pd.read_csv('warriner.csv', sep = '\t', encoding = 'utf-8') 
print warriner.head() 

私は、単語リストにA.Mean.Sumと呼ばれる覚醒平均合計を、見つけたい（私は、と思います）。しかし、私はそれを動作させることはできません、Spyderちょうど言う： 'DataFrame'オブジェクトには属性 'A'がありません。 誰も助けることができますか？私はすでに下記のようにLabMTを使用して感情スコアを計算しましたが、私はWarringerらの仕事をすることはできません。

text_scored = [] for text in df['text']: sent_score = tm.labMT_sent(text) 
text_scored.append(sent_score) 
df['abs_sent'] = text_scored #adding the scored text to the df 

相対的な感情は

text_scored = [] for text in df['text']: sent_score = tm.labMT_sent(text, rel = True) 
text_scored.append(sent_score) 
df['rel_sent'] = text_scored #adding the scored text to the df 
overall mean 

df['abs_sent'].mean() df['abs_sent'].loc[df['label'] == 'FAKE'].mean()  
#'fake' mean = - 22,1 df['abs_sent'].loc[df['label'] == 'REAL'].mean() 
#'real' mean = - 41,95 

相対スコア平均値の計算

df['rel_sent'].mean() #overall mean df['rel_sent'].loc[df['label'] == 'FAKE'].mean() 
#'fake' mean = - 0,02 df['rel_sent'].loc[df['label'] == 'REAL'].mean() 
#'real' mean = - 0,05 

Answer 1

私が読むことあなたが提供するサンプルコードが硬いスコア。問題はA.Mean.Sumと関係があると報告していますが、それに関連するコードはありません。 SpyderとDataFrameには、説明、コード、タグなどの記載もありません。最後に、タイトルは、潜在的な回答者に、コードが作業している一般的なフィールドではなく、問題自体について何かを伝える必要があります。現在の人は、読者がレポート内で何をすべきかを見つけることを期待しています。

私はここで初心者ですが、イントロHow-to-askを読んで質問を明確にすることをお勧めします。

これはpandasと関連していると思われますので、docsページが参考になります。

私は助けてくれることを願っています！