共计 2347 个字符，预计需要花费 6 分钟才能阅读完成。
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31702
原文出处：拓端数据部落公众号
情感剖析，就是依据一段文本，剖析其表白情感的技术。比较简单的情感剖析，可能分别文本内容是踊跃的还是消极的（贬义 / 贬义）；比较复杂的情感剖析，可能晓得这些文字是否流露出恐怖、怄气、狂喜等细致入微的情感。此外，情感的二元个性还能够表白为是否含有较大的感情稳定。也就是说，狂喜和暴怒都属于感情稳定，而宠辱不惊则属于稳固的情感状态。
钻研目标
本文基于 R 语言的自然语言解决技术，针对企业的财务信息、产品质量等文本信息，帮忙客户对企业和产品进行情感剖析和情感分类，并将这些数据可视化出现。本文抉择了 A 股上市公司相干数据，通过构建 R 语言的文本情感分析模型对文本情感进行剖析，并以此为根底对企业进行情感分类。
附件阐明：其中根底词典是要通过文本开掘的后果扩大的词典了，也是钻研的次要目标（分词的时候能够用到）；
语料库资源是要进行文本开掘的数据源。
钻研的目标就是在文本剖析后果的根底上扩大用户词典，这些须要在文本开掘的根底上进行扩大。其中语料库一共是 10 个文件，须要的是一个文件出一个后果。最初是要比照这 10 个文件的。还有就是语料库是 pdf 格局。
呈现的后果应该是相似这种的：
| 中文财务关键词 | 05 年 | 06 年 | 07 年 | 08 年 |
|---|---|---|---|---|
| 负面词 | 184 | 107 | ||
| 侧面词 | 48 | 66 | ||
| 不确定词 | 22 | 19 | ||
| 诉权词 | 57 | 31 |
读取词库数据
Litigious=read.table("Litigious Words.txt")
Strong=read.table("Modal Words Strong.txt")
Weak=read.table("Modal Words Weak .txt")
Positive=read.table("Positive Words.txt")
Uncertainty=read.table("Uncertainty Words.txt")
Negative=read.table("Negative Words .txt")文本清理和分词
qrxdata=gsub("\n","",qrxdata)
words= lapply(X=qrxdata, FUN=segmentCN) ;
初始化统计后果
x=words
pwords=positive
nwords=negative
Litigious=Litigious
Strong=Strong
Weak=Weak
Uncertainty=Uncertainty
npwords=0
nnwords=0
nLitigious=0
nStrong=0
nWeak=0
nUncertainty=0
emotionType <-numeric(0)
xLen <-length(x)
emotionType[1:xLen]<- 0
index <- 1词法剖析
词法剖析。它的原理非常简单，事先须要定义一个情感词典。比方“喜爱”这个词咱们定义为 1 分。那么“我喜爱你”这句话，“我”和“你”都是中性词，均为 0 分，“喜爱”为 1 分，这句话的总分就是 1 分。“我喜爱你，但厌恶他”，这样一句话中有“厌恶”这个词，在情感词典中分数为“-1”，那么整句话的得分就是 0。这样，咱们就能够对每一个文本进行分词，而后应用内连贯（inner join）来提取其中的情感词语，并依据情感词语的得分，来评估这段文本的情感得分。
for(index in 1: xLen){x[[index]]=unique(x[[index]])
yLen <-length(x[[index]])
index2 <- 1
for(index2 in 1 :yLen){if(length(pwords[pwords==x[[index]][index2]]) >= 1){i=pwords[pwords==x[[index]][index2]]
npwords=npwords+length(pwords[pwords==x[[index]][index2]])
if(length(i)==0)next;
duanluo=substr(qrxdata[index],regexpr(i,qrxdata[index])[1]-20,regexpr(i,qrxdata[index])[1]+20)
if(regexpr(i,duanluo)[1]<0 )next;
cat(studentID,"\t",i,"\t","DOC",index,"\t","pos","\t",duanluo,"\t",length(pwords[pwords==x[[index]][index2]])/length(x[[index]])," \按年份和词性分类汇总成表格
1=data.frame("侧面词"=npwords,"负面词"=nnwords,"不确定词"=nUncertainty,"诉权词"=nLitigious,
"强语气词"=nStrong,"弱语气词"=nWeak)
=rbind(,1)
ggplot 可视化
将每个文档的词性输入，并依照词性和年份绘制变化趋势：
最受欢迎的见解
1.Python 主题建模 LDA 模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本开掘新闻组
2.R 语言文本开掘、情感剖析和可视化哈利波特小说文本数据
3.r 语言文本开掘 tf-idf 主题建模，情感剖析 n -gram 建模钻研
4. 游记数据感知游览目的地形象
5. 疫情下的新闻数据察看
6.python 主题 lda 建模和 t -sne 可视化
7.r 语言中对文本数据进行主题模型 topic-modeling 剖析
8. 主题模型：数据凝听人民网留言板的那些“网事”
9.python 爬虫进行 web 抓取 lda 主题语义数据分析