为什么我在逐行导入文本文件进行情感分析而不是使用硬编码的句子时会得到TypeError？

Question

我正试图从一个文本文件中逐行分析每个给定句子的情绪。每当我使用链接的第一个问题中的硬编码句子时，代码就起作用了。当我使用文本文件输入时，我得到TypeError。

这与这里提出的问题有关。而文本文件代码的一行一行来自这个问题：

from pycorenlp import StanfordCoreNLP
nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost:9000')
results = []    
with open("c:/nlp/test.txt","r") as f:
    for line in f.read().split('\n'):
        print("Line:" + line)
        res = nlp.annotate(line,
                   properties={
                       'annotators': 'sentiment',
                       'outputFormat': 'json',
                       'timeout': 1000,
                   })
        results.append(res)      

for res in results:             
    s = res["sentences"]         
    print("%d: '%s': %s %s" % (
        s["index"], 
        " ".join([t["word"] for t in s["tokens"]]),
        s["sentimentValue"], s["sentiment"]))

S[“索引”]，

TypeError：列表索引必须是整数或切片，而不是字符串

Answer 1

我没有安装Stanfort-lib，所以我无法使用它的系统进行测试。但是，它返回的方式是让我知道您的结果变量的类型是“List of Dicts”或某种嵌套类型

总之我做了个测试

results = []    

with open("tester.txt","r") as f:
    for line in f.read().split('\n'):
        print("Line:" + line)
        sentences = [
        {
            "index":1,
            "word":line,
            "sentimentValue": "sentVal",
            "sentiment":"senti"
        }
    ]
    results.append(sentences) 

然后我构建了你的循环，并对其进行了一点调整以适应我的需要，比如：

for res in results:         
    for s in res:         
        print("%d: '%s': %s %s" % (
            s["index"], 
            " ".join(s["word"]),
            s["sentimentValue"], s["sentiment"]))

1: 'I   l o v e   y o u .': sentVal senti
1: 'I   h a t e   h i m .': sentVal senti
1: 'Y o u   a r e   n i c e .': sentVal senti
1: 'H e   i s   d u m b': sentVal senti

有了这些信息后，可以从循环开始遍历这些值，如果不知道嵌套值的类型，则调用anotehr打印类型。一直往下走，直到到达您想要使用的项目所在的层

最后要指出的一件事。在你链接的描述中，在注释中。在这里，他介绍了如何将文本传递到API中。在那里，他解释说API摆脱了切片和格式化，您将只发送整个文本。如果你没有得到结果，请记住这一点