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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？

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？

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ニュース見出しの感情分析の精度を向上させるにはどうすればよいですか？

私はVaderとTextBlobを使って、ニュースの見出しの感情を混在させた結果を分析しています。ここではいくつかの例です： Who wants to live in an artificially intelligent future? # Vader: {'compound': 0.4588, 'pos': 0.273, 'neu': 0.727, 'neg': 0.0} # TextBl

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NLTKのベーダーセンチメント辞書を編集することは可能ですか？

vader_lexicon.txtに単語を追加して、極性スコアを単語に指定します。そうする正しい方法は何ですか？このファイルはAppData\Roaming\nltk_data\sentiment\vader_lexiconで見ました。このファイルは、単語、その極性、強度、および「10人の独立した人間の評価者」によって与えられた10の強度スコアの配列からなる。私はそれを編集したときに、[1]しか

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辞書ベースの感情分析の精度

私は、取得した一連のTwitterデータに対して異なる感情分析手法を実行しています。それらはレキシコンベース（Vader SentimentおよびSentiWordNet）であり、事前ラベルされたデータを必要としない。クラシファイアの精度を計算する方法（F-Score、ROC/AUCなど）があるのだろうかと思っていました。私が知っているメソッドのほとんどは、結果を比較するターゲットが必要です。

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どのように肯定的な得点を得るには？

私は感情分析に新しいです。私は肯定的なスコアだけを得たいと思っています。化合物、ネガ、ポジ、ニュートラルのようなものではありません。 sid = SentimentIntensityAnalyzer() ss = sid.polarity_scores(sentence) ありがとうございます。