Exponenta Banner

ratioSentimentScores

Баллы чувства с правилом отношения

свернуть все на странице

Синтаксис

compoundScores = ratioSentimentScores(documents)
[compoundScores,positiveScores,negativeScores] = ratioSentimentScores(documents)
___ = ratioSentimentScores(___,Name,Value)

Описание

Используйте ratioSentimentScores оценивать чувство в маркируемом тексте с правилом отношения. ratioSentimentScores функция, по умолчанию, использует словарь чувства VADER.

пример

compoundScores = ratioSentimentScores(documents) возвращает музыку чувства к маркируемым документам на основе отношения положительных и отрицательных лексем. Для каждого документа, где отношение положительного счета к отрицательному счету больше, чем 1, функция возвращается 1. Для каждого документа, где отношение отрицательного счета к положительному счету больше, чем 1, функция возвращается-1. В противном случае функция возвращается 0.

[compoundScores,positiveScores,negativeScores] = ratioSentimentScores(documents) также возвращает суммы положительного и отрицательного маркерного множества документов соответственно.

___ = ratioSentimentScores(___,Name,Value) задает дополнительные опции с помощью одной или нескольких пар "имя-значение".

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте маркируемый документ.

str = [
    "The book was VERY good!!!!"
    "The book was terrible."];
documents = tokenizedDocument(str);

Оцените чувство маркируемых документов. Счет 1 указывает на положительное чувство, счет-1 указывает на отрицательное чувство, и счет 0 указывает на нейтральное чувство.

compoundScores = ratioSentimentScores(documents)
compoundScores = 2×1

     1
    -1

Входные параметры

свернуть все

Введите документы в виде tokenizedDocument массив.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: Threshold,0.5 устанавливает порог отношения к 0,5

Словарь чувства в виде таблицы со следующими столбцами:

  • Token – Лексема в виде строкового скаляра.

  • SentimentScore – Счет чувства лексемы в виде числового скаляра.

Словарь чувства по умолчанию является словарем чувства VADER.

Типы данных: table

Порог отношения в виде неотрицательного скаляра.

Если отношение положительного счета к отрицательному счету documents(i) больше, чем Threshold, затем compoundScores(i) 1. Если отношение отрицательного счета к положительному счету documents(i) больше, чем Threshold, затем compoundScores(i) -1. В противном случае, compoundScores(i) 0.

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Выходные аргументы

свернуть все

Составные баллы чувства, возвращенные как числовой вектор. Функция возвращает один счет к каждому входному документу.

Если отношение положительного счета к отрицательному счету documents(i) больше, чем Threshold, затем compoundScores(i) 1. Если отношение отрицательного счета к положительному счету documents(i) больше, чем Threshold, затем compoundScores(i) -1. В противном случае, compoundScores(i) 0.

Положительные баллы чувства, возвращенные как числовой вектор. Функция возвращает один счет к каждому входному документу. Значение positiveScores(i) соответствует положительному счету чувства documents(i).

Отрицательные баллы чувства, возвращенные как числовой вектор. Функция возвращает один счет к каждому входному документу. Значение negativeScores(i) соответствует отрицательному счету чувства documents(i).

Смотрите также

|

Темы

Введенный в R2019b

Документация Text Analytics Toolbox
Поддержка