Python - センチメントベーダーを使用して文字列から肯定的な単語を抽出する

Question

単語の文字列を繰り返して、センチメントベーダーを使用して肯定的、否定的、または中立的に分類し、 ？以下のforループは、私が達成しようとしているものの非動作コードです。私はPythonの初心者ですので、誰でもこの作業を行う方法についてのガイダンスを提供できると大変感謝しています。

import nltk 
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer 
test_subset=['20170412', 'great', 'bad', 'terrible', 'dog', 'stop', 'good'] 
test_subset_string_fixed=" ".join(str(x) for x in test_subset) 
sid = SentimentIntensityAnalyzer() 
pos_word_list=[] 

for word in test_subset_string_fixed: 
    if (sid.polarity_scores(test_subset_string_fixed)).key() == 'pos': 
     pos_word_list.append(word) 

ありがとうございました。

Answer 1

import nltk 
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer 
test_subset=['20170412', 'great', 'bad', 'terrible', 'dog', 'stop', 'good'] 

sid = SentimentIntensityAnalyzer() 
pos_word_list=[] 
neu_word_list=[] 
neg_word_list=[] 

for word in test_subset: 
    if (sid.polarity_scores(word)['compound']) >= 0.5: 
     pos_word_list.append(word) 
    elif (sid.polarity_scores(word)['compound']) <= -0.5: 
     neg_word_list.append(word) 
    else: 
     neu_word_list.append(word)     

print('Positive :',pos_word_list)   
print('Neutral :',neu_word_list)  
print('Negative :',neg_word_list)  

出力：

Positive : ['great'] 
Neutral : ['20170412', 'terrible', 'dog', 'stop', 'good'] 
Negative : ['bad']