Python nltk词形还原情感分析

如何解决Python nltk词形还原情感分析

我有一个 .csv 文件，其中包含混合在 2 个类别之间的推文（一列中的悲伤或快乐），并且每条推文中都有不同的词来描述幸福或悲伤，例如快乐或幸福、快乐/沮丧、抑郁、悲伤等

我正在尝试使用 nltk 库使它们都归结为一个简单的含义，我也尝试过 wordnet，这是我的代码：

from nltk.corpus import wordnet


synonyms = []
antonyms = []

for syn in wordnet.synsets("depression"):
    for l in syn.lemmas():
        synonyms.append(l.name())
        if l.antonyms():
            antonyms.append(l.antonyms()[0].name())

print(set(synonyms))
print(set(antonyms))

sample input = " 经历了很多抑郁让我痛苦，对这个世界感到悲伤

sample output = " 经历了很多压抑让我（压抑）和对这个世界的感觉（压抑）

简而言之..我试图将所有令人沮丧的词归结为一个简单的词，如果 nltk 中的任何用于接近示例输出的技术？