実践 機械学習システム

6.6

 単語の種類を考慮する

137

登場する場合でも、その平均をとることにします。たとえば、上の例のfantasizeの場合、

PosScore

は0.1875、

NegScore

は0.0625になります。

次に示す

load_sent_word_net()

という関数は、ここで説明したこと全てを行い、結果として

ディクショナリを返します。このディクショナリに使われるキーは「品詞の種類/ 単語」の形式をとりま

す。たとえば、「n/implant」のようになります。また、ディクショナリがとる値は、ポジティブスコアと

ネガティブスコアです。

import csv, collections

def load_sent_word_net():

sent_scores = collections.defaultdict(list)

with open(os.path.join(DATA_DIR,

SentiW

ordNet_3.0.0_20130122.txt"), "r") as csvfile:

reader = csv.reader(csvfile, delimiter='\t', quotechar='"')

for line in reader:

if line[0].startswith("#"):

continue

if len(line)==1:

continue

POS,ID,PosScore,NegScore,SynsetTerms,Gloss = line

if len(POS)==0 or ...