tecnicas - Análisis de sentimiento usando R

software de analisis de sentimientos

Question

¿Hay algún paquete R que se centre en el análisis de sentimientos? Tengo una pequeña encuesta en la que los usuarios pueden escribir un comentario sobre su experiencia al usar una herramienta web. Solicito una clasificación numérica, y existe la opción de incluir un comentario.

Me pregunto cuál es la mejor manera de evaluar la positividad o negatividad del comentario. Me gustaría poder compararlo con la clasificación numérica que proporciona el usuario, utilizando R.

Answer 1

He intentado reorganizar y proporcionar un paquete de análisis de sentimiento cohesivo here . SentR incluye la derivación y preprocesamiento de palabras y proporciona acceso a la API de ViralHeat, una función de agregación predeterminada así como un método Naive Bayes más avanzado.

La instalación es relativamente simple:

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

Y un ejemplo de clasificación simple:

# 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

Que proporciona la siguiente salida:

 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"

Por favor, siéntase libre de contribuir :) Espero que ayude!

Answer 2

Para obtener una guía paso a paso para utilizar 1) Viral Heat API 2) el enfoque de Jeffrey Breen 3) Uso del paquete Sentiment, visite este enlace: https://sites.google.com/site/miningtwitter/questions/sentiment

Answer 3

Todavía puede utilizar el paquete de sentimiento. Instálalo siguiendo el script a continuación.

Es posible que necesites R 3.x.

require(devtools)
install_url("http://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/sentiment/sentiment_0.2.tar.gz")
require(sentiment)
ls("package:sentiment")

Answer 4

Y hay este paquete :

sentiment: Tools for Sentiment Analysis

sentiment es un paquete R con herramientas para el análisis de sentimientos que incluye clasificadores bayesianos para la clasificación de positividad / negatividad y emoción.

Actualización 14 de diciembre de 2012: se ha eliminado del archive ...

Actualización 15 de marzo de 2013: el paquete qdap tiene una función de polarity , basada en el trabajo de Jeffery Breen

Answer 5

Here''s el trabajo que he hecho en el análisis de sentimientos en R.

El código es, de ninguna manera, pulido o bien empaquetado, pero lo publiqué en Github con la documentación básica. Utilicé la API de sentimientos ViralHeat , que simplemente devuelve JSON, por lo que la función real para hacer el análisis de sentimientos es bastante trivial (consulte el código here ).

No dude en ponerse en contacto conmigo si tiene problemas para usarlo. Y tenga en cuenta que deberá registrarse para obtener una clave API con ViralHeat antes de poder usarla. Si encuentra que las cuotas son demasiado restrictivas, las he contactado y ellas estaban felices de darme un montón de consultas durante unos meses mientras jugaba con la API.