我想为以下句子（推文）找到一个情感分析结果：

在今天#Boeing的转机之后，$SPX正朝着自11月以来最好的周涨幅前进，由飞速发展的#tech股票领衔！

通过一些NLP情感预测的实验，我得到了以下代码：

val pipeline = {  val props = new Properties()  props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, parse, sentiment")  props.setProperty("outputFormat", "json")  new StanfordCoreNLP(props)}val text = "After today's turnaround by #Boeing , the $SPX is heading for the best weekly gain since November led by #tech stocks that are flying!"val annotation: Annotation = pipeline.process(text)val sentences = annotation.get(classOf[CoreAnnotations.SentencesAnnotation])pipeline.annotate(annotation)println(JSONOutputter.jsonPrint(sentences.head.get(classOf[SentimentCoreAnnotations.SentimentAnnotatedTree]))

然而，结果返回的是负面情感，这与直觉和实时演示http://nlp.stanford.edu:8080/sentiment/rntnDemo.html（正面情感，概率40%）的结果相反。

我在这里遗漏了什么？

回答：

词形还原器在典型的NLP流程中通常是可选的。必须在包含和不包含流程中各种组件的情况下进行外在/内在评估。尝试去掉词形还原器并添加命名实体识别（NER）。