如何利用flair python生成复合情感评分

Question

最近，我一直在学习如何在python中使用天赋来进行情感分析。我以前一直在使用vaderSentiment。我一直把情绪得分作为compound评分(介于-1到1之间，其中-1是最负面的，0是中性的，1是最积极的)。

有办法从flair得到同样的号码吗？

我试过了

from flair.models import TextClassifier
from flair.data import Sentence

classifier = TextClassifier.load('en-sentiment')
sentence = Sentence('The food was great!')
classifier.predict(sentence)

，它只返回其中一个类别的值，在此实例中它返回

Sentence: "The food was great !"   [− Tokens: 5  − Sentence-Labels: {'label': [POSITIVE (0.9961)]}]

什么是最简单的方法，将这些组合成一个复合得分？

非常感谢你抽出时间

Answer 1

您可以使用Sklearn.MinMaxScaler将分数范围从0、1映射到-1。

flair_score=[]
.....
sentence.labels[0].to_dict()
    attitude=sentence.labels[0].value
    score=sentence.labels[0].score
    if attitude=='NEGATIVE':
        score=-score
    return score
flair_score.append(score)
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
flair_attitude_score=np.array(flair_score).reshape(-1,1)
flair_result=scaler.fit_transform(flair_attitude_score).flatten()