情感词典 评价指标 代码
时间: 2023-09-13 12:13:04 浏览: 58
以下是用Python实现情感词典的准确率、召回率和F1值评价指标的示例代码:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score
# 读取情感词典和标注数据集
dict_df = pd.read_csv('sentiment_dict.csv')
label_df = pd.read_csv('sentiment_label.csv')
# 将情感词典中的情感词和极性转换为字典类型
sentiment_dict = dict(zip(dict_df['Word'], dict_df['Polarity']))
# 对标注数据集进行情感预测
y_true = label_df['Label'].tolist()
y_pred = [1 if word in sentiment_dict else 0 for word in label_df['Text'].tolist()]
# 计算准确率、召回率和F1值
precision = precision_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred)
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
# 输出评价指标
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1 score:', f1)
```
其中,'sentiment_dict.csv'是情感词典的数据文件,包含情感词和对应的极性;'sentiment_label.csv'是标注数据集的数据文件,包含文本和标注结果。运行代码后,输出的结果为情感词典的准确率、召回率和F1值。
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