在R语言中进行情感分析和词频统计通常需要使用一些额外的包，例如tm和sentimentr

lewis 2年前 (2023-12-02) 阅读数 7 #技术

在R语言中进行情感分析和词频统计通常需要使用一些额外的包，例如tm和sentimentr。以下是一个简单的示例代码，可以进行情感分析和词频统计：

#安装和加载必要的包
install.packages("tm")
install.packages("sentimentr")
library(tm)
library(sentimentr)

#创建一个文本向量
text<-c("这个电影非常好看，情节紵紵有致，演员表现也很出色。",
"这个餐厅的服务太差了，食物也不好吃。")

#创建一个语料库
corpus<-VCorpus(VectorSource(text))

#进行文本预处理
corpus<-tm_map(corpus,content_transformer(tolower))
corpus<-tm_map(corpus,removePunctuation)
corpus<-tm_map(corpus,removeNumbers)
corpus<-tm_map(corpus,removeWords,stopwords("en"))

#进行情感分析
sentiment<-sentiment(corpus)

#输出情感分析结果
print(sentiment$all)

#进行词频统计
tdm<-TermDocumentMatrix(corpus)
freq<-rowSums(as.matrix(tdm))
freq<-subset(freq,freq>0)
freq<-sort(freq,decreasing=TRUE)

#输出词频统计结果
print(freq)

这段代码首先创建了一个包含两个文本的向量，然后将其转换为语料库并进行文本预处理。接下来使用sentimentr包进行情感分析，并输出结果。最后使用tm包中的TermDocumentMatrix函数进行词频统计，并输出结果。

使用这段代码可以很方便地进行情感分析和词频统计，可以根据实际需求对代码进行进一步的修改和扩展。

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