テキストの感情分析を行うために、レキシコンベースのスコアリング方法を使用しようとしています。スタックオーバーフローの投稿を読んだ後、 http://analyzecore.com/2014/04/28/twitter-sentiment-analysis/からコードを直接借りました：辞書のフレーズによるR感情分析
私のデータセットについて少し要約します：
> summary(data$text)
Length Class Mode
30 character character
> str(data$text)
chr [1:30] "Hey everybody, are you guys free on Sunday for a game play + dinner afterwards? I'll reserve a"| __truncated__ ...
そして私が使用しているコード:
require(plyr)
require(stringr)
require(data.table)
score.sentiment = function(sentences, pos.words, neg.words, .progress='none')
{
scores = laply(sentences, function(sentence, pos.words, neg.words) {
sentence = gsub('[[:punct:]]', '', sentence)
sentence = gsub('[[:cntrl:]]', '', sentence)
sentence = gsub('\\d+', '', sentence)
# and convert to lower case:
sentence = tolower(sentence)
# split into words. str_split is in the stringr package
word.list = str_split(sentence, '\\s+')
# sometimes a list() is one level of hierarchy too much
words = unlist(word.list)
# compare our words to the dictionaries of positive & negative terms
pos.matches = match(words, pos.words)
neg.matches = match(words, neg.words)
pos.matches = !is.na(pos.matches)
neg.matches = !is.na(neg.matches)
# and conveniently enough, TRUE/FALSE will be treated as 1/0 by sum():
score = (sum(pos.matches) - sum(neg.matches))
return(score)
} , pos.words, neg.words, .progress=.progress)
scores.df = data.frame(score = scores, text = sentences)
return(scores.df)
}
私は Bing Liu のオピニオン ディクショナリを使用しており、次のようにロードしました。
pos_BL = read.table(file = 'positive-words.txt', stringsAsFactors = F)
neg_BL = read.table(file = 'negative-words.txt', stringsAsFactors = F)
スコアリング関数を介してデータと辞書を実行するために使用したコードは次のとおりです。
score_result = score.sentiment(sentences = data$text,
pos.words = pos_BL,
neg.words = neg_BL,
.progress= 'text')
しかし、何をしても、30 本の弦すべてでスコアが 0 しか得られません。(出力の概要については、以下の表を参照してください):
> table(score_result$score)
0
30
どこを修正すべきかについてのアイデアがありません（この質問をここに投稿する前に、自分のコードで多くのエラーを見つけました）。どんな助けでも大歓迎です！