文本挖掘:情感分析详细步骤(基础+源码)
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词典型情感分析大致有以下几个步骤: 训练数据集、neg/pos情感词典、分词+数据清洗清洗(一、二、三级清洗步骤)、计算情感得分、模型评价 (1)在分析过程中,难免会产生很多中间变量,它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp,只需要保证下一个temp出现之前,临时变量不会再延用就可以了。 (2)毫无疑问,如果不追求高大上的算法的话,词典法不失为一种好方法,其实有时候我们使用了很多方法,结果发现并没有什么质变,也浪费了大量时间; 比如在优化词典的时候,我希望使用高大上的算法解决问题,自动分辨出情感词,结果浪费了大量的时间,尝试了卡方统计量、各种分类器等等,结果可想而知,最后还是使用人工的方法将词典优化了一遍,是的,是用肉眼。
回复此公众号“情感分析”获取源码,以及word版原文查看。向小编咨询问题,联系微信:hai299014 一、训练数据集文本作为非结构化数据,在构造训练集的时候,很少会发给你完整的数据集,可能需要批量读取txt字符。 批量读取txt字符文件如何导入? 如何用函数批量导入文本,并且能够留在R的环境之中?循环用read.table,怎么解决每个文本文件命名问题? list函数能够有效的读入,并且存放非结构化数据。
代码解读:reviewpath为文件夹的目录名字,completepath为读取文件夹中所有的文件,生成字符串(character)格式。 如何读取单文本内容? 前面文档导入,相当于是给每个文档定了位,现在需要读入单个文档内的文本信息。 文本文档读取的时候会出现很多问题,比如分隔符、制表符等,而出现乱码,需要逐行读取。 [plain]?view plain?copy?print
代码解读:read.txt是一个简单的逐行读取的函数,readLines函数,是将一段文字分成以下的形式,需要粘贴起来; [plain]?print?
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