情绪分析中的用户输入或文本文件数据中存在问题

Question

我是Python-NLTK的新手。我使用电影评论数据集编写了我的代码。当我将硬编码的示例文本用于情感分析时，它工作正常，但是当我尝试获取用户输入或从文本文件中提取数据时，它会显示字母级别拆分。例如，当示例文本被硬编码时，例如[“音乐真棒”，“特效真棒”]，那么拆分就像评论：音乐很棒评论：特效真棒。但是，如果我要求用户输入或从文本文件中获取数据，那么它会显示评论为;评论：M 评论：u评论：S评论：我评论：c评论：。#For文本文件 以下是我的示例代码。t = open ("Sample1.txt", "r")           File_input = (t.read())for review in File_input:  print ("\nReview:", review)  probdist = classifier.prob_classify(extract_features(review.split()))  pred_sentiment = probdist.max()print ("Predicted sentiment:", pred_sentiment) print ("Probability:", round(probdist.prob(pred_sentiment), 5))#For用户输入 以下是我的示例代码。User_input = input("Enter your value: ")for review in User_input:  print ("\nReview:", review)  probdist = classifier.prob_classify(extract_features(review.split()))  pred_sentiment = probdist.max()print ("Predicted sentiment:", pred_sentiment) print ("Probability:", round(probdist.prob(pred_sentiment), 3))请指导。谢谢！

Answer 1

变量是一个字符串，因此迭代它就是迭代字符，您要做的是删除循环并将其视为评论，假设它包含1个评论，否则您可以在评论之间定义一个分离字符并迭代如下：User_inputforUser_input

for review in User_input.split(sep_char):