ML-Askについて

from mlask import MLAsk
#ファイルのオープン
file_data= open("file.csv",encoding="utf-8")

#※上記のデータは上述のＨＰより対象川柳部分のみ張り付けただけのテキストファイルです。
emotion_analyzer = MLAsk()
#初期化
senryu =[]
positive_count = 0
negative_count = 0
neutral_count = 0
exception_count = 0
for line in file_data:
    #改行コードを削除して、感情分析を行います。
    emotion_senryu = emotion_analyzer.analyze(line.replace("\n",""))
    #orientationが設定されない場合があるので、try exceptで囲っています。
    try:
        if  "POSITIVE" in emotion_senryu['orientation']:
            positive_count += 1
            #print("POSITIVE") ←デバッグ用です。
            #print(line)
        elif "NEGATIVE" in emotion_senryu['orientation'] :
            negative_count += 1
            #print("NEGATIVE")
            #print(line)
        else:
            neutral_count += 1
    #判定不能の場合はexception_countに割り振ります。
    except:
        exception_count += 1
#トータルの件数
print("ネガティブ：" + str(negative_count))
print("ポジティブ：" + str(positive_count))
print("ニュートラル：" + str(neutral_count))

以上のようにpythonのmlaskを使ってプログラミングを行ったのですが、この実行結果をより詳しく見るために、ネガティブやポジティブに該当する文字をリストとして出したいのですが、やり方がわかりません。
素人質問で申し訳ありませんがご教授いただきたいです。

y_waiwai

2021/08/24 22:23

で、そいつの実行結果はどうなるんでしょうか

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

もともと情報が少ないようですので、できることは以下のコード程度でしょう。

python
1from mlask import MLAsk
2#ファイルのオープン
3file_data= open("file.csv",encoding="utf-8")
4
5#※上記のデータは上述のＨＰより対象川柳部分のみ張り付けただけのテキストファイルです。
6emotion_analyzer = MLAsk()
7#初期化
8senryu =[]
9positive_count = 0
10negative_count = 0
11neutral_count = 0
12exception_count = 0
13positive_list = []
14negative_list = []
15for line in file_data:
16    #改行コードを削除して、感情分析を行います。
17    emotion_senryu = emotion_analyzer.analyze(line.replace("\n",""))
18    #orientationが設定されない場合があるので、try exceptで囲っています。
19    try:
20        if  "POSITIVE" in emotion_senryu['orientation']:
21            positive_count += 1
22            positive_list.append([emotion_senryu['text'], emotion_senryu['representative'])
23            #print("POSITIVE") ←デバッグ用です。
24            #print(line)
25        elif "NEGATIVE" in emotion_senryu['orientation'] :
26            negative_count += 1
27            negative_list.append([emotion_senryu['text'], emotion_senryu['representative'])
28            #print("NEGATIVE")
29            #print(line)
30        else:
31            neutral_count += 1
32    #判定不能の場合はexception_countに割り振ります。
33    except:
34        exception_count += 1
35#トータルの件数
36print("ネガティブ：" + str(negative_count))
37print("ポジティブ：" + str(positive_count))
38print("ニュートラル：" + str(neutral_count))
39print(positive_list)
40print(negative_list)
41