私はVader SentimentAnalyzerを使用して極性スコアを取得しています。以前はポジティブ/ネガティブ/ニュートラルの確率スコアを使用していましたが、-1（最もネガティブ）から1（最もポジティブ）までの範囲の「化合物」スコアが単一の尺度になりました。私はどのように "化合物"のスコアが計算されたのだろうか。それは[pos、neu、neg]ベクトルから計算されますか？Python NLTKでベーダーの化合物の極性スコアはどのように計算されますか？
VADERアルゴリズム出力感情https://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/sentiment/vader.py#L441の4クラスに感情スコア：
neg：負neu：ニュートラルpos：正compound：化合物（すなわち、凝集スコア）compound = normalize(sum_s)
normalize()機能はhttps://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/sentiment/vader.py#L107でそのような次のように定義されます：
def normalize(score, alpha=15):
"""
Normalize the score to be between -1 and 1 using an alpha that
approximates the max expected value
"""
norm_score = score/math.sqrt((score*score) + alpha)
return norm_score
だからハイパーパラメータがありますのコードを見てみましょう、化合物の最初のインスタンスは、それが計算https://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/sentiment/vader.py#L421、ですalpha。
sum_sとしては、それはhttps://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/sentiment/vader.py#L413
score_valence()関数に渡された感情の引数の合計であり、我々はこのsentiment引数をトレースバックあれば、我々はhttps://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/sentiment/vader.py#L217でpolarity_scores()関数を呼び出すときに、それが計算されますことを参照してください。
def polarity_scores(self, text):
"""
Return a float for sentiment strength based on the input text.
Positive values are positive valence, negative value are negative
valence.
"""
sentitext = SentiText(text)
#text, words_and_emoticons, is_cap_diff = self.preprocess(text)
sentiments = []
words_and_emoticons = sentitext.words_and_emoticons
for item in words_and_emoticons:
valence = 0
i = words_and_emoticons.index(item)
if (i < len(words_and_emoticons) - 1 and item.lower() == "kind" and \
words_and_emoticons[i+1].lower() == "of") or \
item.lower() in BOOSTER_DICT:
sentiments.append(valence)
continue
sentiments = self.sentiment_valence(valence, sentitext, item, i, sentiments)
sentiments = self._but_check(words_and_emoticons, sentiments)
polarity_scores機能を見てみると、何のことはやっていることは目を割り当てるためのルールベースのsentiment_valence()機能付き全SentiText辞書とチェックを反復処理することです感情https://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/sentiment/vader.py#L243に電子価のスコアは、セクション2.1.1を参照してくださいhttp://comp.social.gatech.edu/papers/icwsm14.vader.hutto.pdf
だから、化合物のスコアに戻って、我々はそれを参照してください。
compoundスコアは正規化されたsum_sのスコアとsum_sは、いくつかのヒューリスティックと感情辞書（aka。）に基づいて計算された価数の合計です。感情強度）とsum_sです。[POS、NEU、NEG]ベクトルから計算されたということですか？
そうでもない=）
我々はscore_valence機能https://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/sentiment/vader.py#L411を見てみるならば、我々は、POS、NEGとNEUスコアが計算_sift_sentiment_scores()を使用して計算される前に、化合物のスコアはsum_sで計算されていることを確認invidiual pos、negおよびneuのスコアは合計なしでsentiment_valence()の生スコアを使用しています。
alpha=0：
（拘束されないままにした場合）
私たちは、このalpha mathemagicを見ている場合は、alphaの値に応じて、正規の出力はかなり不安定であると思われます
alpha=15：
alpha=50000：
alpha=0.001：
それは負だとき、それはファンキー取得：
alpha=-10：
alpha=-1,000,000：
alpha=-1,000,000,000：https://github.com/nltk/nltk/blob/develop/：
非常に良い説明は、あなたがグラフとequatioでsqrtの部分を見逃しているようですns –
コードがですnltk/sentiment/vader.py – alvas