文本摘要：

这段文字介绍了如何使用 TextBlob 和 Vader Sentiment 两种库进行情感分析。

主要内容包括：

1. 介绍两种库： TextBlob 和 Vader Sentiment。TextBlob 是一个基于 NLTK 的自然语言处理库，可以进行多种分析，而 Vader Sentiment 专注于情感分析。
2. 获取数据： 作者提供了一组电影评论数据，包含正面和负面评论，供测试使用。
3. 测试方法： 作者将使用这两款库对电影评论数据进行情感分析，并重点关注库对模糊、讽刺或难以分类评论的处理能力。
4. 测试目标： 除了测试库的整体准确率，作者还希望了解库是否能够识别出自己不确定的评论，并给出相应的置信度。
5. 开始测试： 作者首先使用 TextBlob 库进行情感分析，并展示了如何使用它对一段文字进行分析。

总结： 这段文字旨在介绍如何使用 TextBlob 和 Vader Sentiment 库进行情感分析，并通过一个实际案例展示测试方法和评估指标。

大家好，欢迎观看关于用 Python 进行情感分析的快速教程。 今天，我将探讨两个更受欢迎的 Python “开箱即用” 情感分析解决方案。 第一个是 TextBlob，第二个是 Vader Sentiment。 文本教程和示例代码：https://pythonprogramming.net/sentiment-analysis-python-textblob-vader/评论文件：https://pythonprogramming.net/static/downloads/short_reviews/