如何为已实例化的Vader模型对象添加predict_proba方法？

报错原因 #

直接将普通函数赋值给实例属性时，Python不会自动把当前实例作为self参数传入，导致调用时缺少必要的位置参数。另外你代码里还有个小错误：Vader的polarity_scores返回的负面得分键是neg，不是negative，直接用get('negative')会返回None。

正确实现方法 #

方法1：使用types.MethodType绑定实例方法

通过types.MethodType可以把普通函数绑定为实例的方法，这样调用时self会自动传入：

from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer
import types

# 实例化模型
vader = SentimentIntensityAnalyzer()

# 定义predict_proba方法
def predict_proba(self, text):
    return self.polarity_scores(text).get('neg')

# 将函数绑定为vader实例的方法
vader.predict_proba = types.MethodType(predict_proba, vader)

# 测试调用
print(vader.predict_proba('This text is awful'))  # 输出：0.5

方法2：使用lambda简化实现

如果逻辑简单，可以直接用lambda表达式绑定，不需要额外导入模块：

from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer

vader = SentimentIntensityAnalyzer()

# 直接定义lambda作为实例方法
vader.predict_proba = lambda text: vader.polarity_scores(text).get('neg')

# 测试调用
print(vader.predict_proba('This text is awful'))  # 输出：0.5

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Arturo Sbr