前文參考：
hoper：r語言自然語言處理：中文分詞
hoper：r語言自然語言處理：詞性標註與命名實體識別
hoper：r語言自然語言處理：詞嵌入（word embedding）
情感分析，就是根據一段文字，分析其表達情感的技術。比較簡單的情感分析，能夠辨別文字內容是積極的還是消極的（褒義/貶義）；比較複雜的情感分析，能夠知道這些文字是否流露出恐懼、生氣、狂喜等細緻入微的情感。此外，情感的二元特性還可以表達為是否含有較大的感情波動。也就是說，狂喜和暴怒都屬於感情波動，而寵辱不驚則屬於穩定的情感狀態。
情感分析方法主要分為兩種：1.詞法分析；2.機器學習。
其中，機器學習需要依賴於標註和特徵提取，這裡大有文章可做，但是很難提煉出共性，因此這裡不進行特殊的介紹。主要就是以人工標註的情感數值作為響應變數，然後另一方面對於文字進行向量化處理（詞嵌入），然後用模型進行擬合，最後得到乙個好的模型對新的文字進**感的評估。需要注意的是，對文字進**感特徵的提取也是有文章可以做的，只要能夠正確認識哪些文字能夠提供情感資訊，就能夠更好地捕捉文字的情感方向和程度。
tidytext進行詞法分析的技術路線
1.tidytext（juliasilge/tidytext）; 2.sentimentanalysis（sfeuerriegel/sentimentanalysis）。
這些包基本能夠通過複製貼上**就能夠實現對文字情感的分析，這裡不進行贅述。不過這些包都是針對英文的，中文的情感詞典則比較匱乏。經過搜尋，比較好的有大連理工大學提供的情感詞彙本體庫（大連理工大學資訊檢索研究室（dutir）-搜人搜物搜資訊，重情重義重認知）。不過我認為這些中文詞庫還是遠遠無法達到應用級的水準，真的要用，就需要自己構建情感詞庫。經過思考，我擬定的方法如下：1.對需要分析的文字進行分詞，並進行詞頻的分析（tf）；2.根據出現最多的一些詞，對它們可能代表的情感進行評估；3.構建自定義情感詞典，匯入分詞器中進行分詞，並通過詞典表對其進**感打分。
只有了解這些文字的特點，才能夠更好地進行分詞並提取出情感資訊。這種分析可以廣泛應用到使用者評價分析、輿情分析，能夠成為乙個非常重要的輔助參考。針對個性化的詞典，還能夠精準評估一些文字是否出現了「特殊的」情感，比如極端情緒或我們特別感興趣的情緒（不滿？特別滿意？威脅恐嚇？）。這種分析還可以擴充套件到句法分析，也就是什麼句型與相應的情緒具有強烈的相關性，未來這個領域大有可期。
編輯於 04-29
R語言自然語言處理 情感分析
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