28

感情分析に焦点を当てた R パッケージはありますか? ユーザーが Web ツールの使用経験についてコメントを書くことができる小規模な調査があります。数値ランキングをお願いします。コメントを含めるオプションがあります。

コメントの肯定性または否定性を評価する最良の方法は何だろうと思っています。Rを使用して、ユーザーが提供する数値ランキングと比較できるようにしたいと思います.

4

5 に答える 5

26

そして、このパッケージがあります：

sentiment: Tools for Sentiment Analysis

センチメントは、ポジティブ/ネガティブおよび感情分類のためのベイジアン分類器を含むセンチメント分析のためのツールを備えた R パッケージです。

2012 年 12 月 14 日更新:アーカイブから削除されました...

2013 年 3 月 15 日更新: qdapパッケージには、polarityJeffery Breen の作業に基づく機能があります。

于 2012-04-19T17:36:50.837 に答える
18

R での感情分析について私が行った作業は次のとおりです。

コードは決して洗練されていたり、パッケージ化されていたりするわけではありませんが、基本的なドキュメントとともにGithub に投稿しました。JSON を返すだけのViralHeat 感情 APIを使用したため、感情分析を行う実際の関数は非常に簡単です (コードはこちらを参照)。

ご利用にお困りの際はお気軽にご相談ください。また、使用する前に ViralHeat で API キーを登録する必要があることに注意してください。クォータの制限が厳しすぎると思われる場合は、連絡を取ったところ、API をいじっている数か月間、さらに多くのクエリを喜んで提供してくれました。

于 2012-04-19T17:06:23.937 に答える
5

使用するステップバイステップガイドについては、1）Viral Heat API 2）Jeffrey Breenのアプローチ3）Sentiment Packageを使用して、次のリンクを確認してください：https ://sites.google.com/site/miningtwitter/questions/sentiment

于 2012-12-10T04:53:24.523 に答える
2

ここで、まとまりのある感情分析パッケージを再編成して提供しようとしました。SentR には単語ステミングと前処理が含まれており、ViralHeat API、デフォルトの集計関数、およびより高度な Naive Bayes メソッドへのアクセスを提供します。

インストールは比較的簡単です:

install.packages('devtools')
require('devtools')
install_github('mananshah99/sentR')
require('sentR')

簡単な分類の例:

# Create small vectors for happy and sad words (useful in aggregate(...) function)
positive <- c('happy', 'well-off', 'good', 'happiness')
negative <- c('sad', 'bad', 'miserable', 'terrible')

# Words to test sentiment
test <- c('I am a very happy person.', 'I am a very sad person', 
'I’ve always understood happiness to be appreciation. There is no greater happiness than appreciation for what one has- both physically and in the way of relationships and ideologies. The unhappy seek that which they do not have and can not fully appreciate the things around them. I don’t expect much from life. I don’t need a high paying job, a big house or fancy cars. I simply wish to be able to live my life appreciating everything around me. 
')

# 1. Simple Summation
out <- classify.aggregate(test, positive, negative)
out

# 2. Naive Bayes
out <- classify.naivebayes(test)
out

次の出力が得られます。

  score
1     1
2    -1
3     2

     POS                NEG                 POS/NEG             SENT      
[1,] "9.47547003995745" "0.445453222112551" "21.2715265477714"  "positive"
[2,] "1.03127774142571" "9.47547003995745"  "0.108836578774127" "negative"
[3,] "67.1985217685598" "35.1792261323723"  "1.9101762362738"   "positive"

お気軽に貢献してください:)

于 2015-03-14T08:54:55.617 に答える
0

センチメント パッケージは引き続き使用できます。以下のスクリプトに従ってインストールしてください。

R 3.x が必要な場合があります。

require(devtools)
install_url("http://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/sentiment/sentiment_0.2.tar.gz")
require(sentiment)
ls("package:sentiment")
于 2013-12-17T11:40:17.537 に答える