Análisis de opinión utilizando R

Question

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

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

Answer 1

Y hay this package:

sentiment: Tools for Sentiment Analysis

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

Actualización 14 Dic 2012: se ha eliminado la archive ...

de actualización 15 de Mar de 2013: el paquete qdap tiene una función polarity, basado en el trabajo de Jeffery Breen

Answer 2

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

El código es, de ninguna manera, pulido o bien embalado, pero I posted it on Github con documentación básica. Usé el ViralHeat sentiment API, que simplemente devuelve JSON, por lo que la función real para hacer el análisis de sentimiento es bastante trivial (vea 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 que pueda usarla. Si encuentra que las cuotas son demasiado restrictivas, las contacté y estuvieron felices de darme muchas más consultas durante unos meses mientras jugaba con la API.

Answer 3

Para guía paso a paso utilizar 1) calor viral API 2) enfoque de Jeffrey Breen 3) Uso de Sentiment Package, consulte este enlace: https://sites.google.com/site/miningtwitter/questions/sentiment

Answer 4

Puede seguir utilizando el paquete de opinión. Instálalo siguiendo el script a continuación.

Es posible que necesite 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 5

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

Instalación es relativamente simple:

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

Y un ejemplo sencillo de clasificación:

# 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 el resultado siguiente:

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" 

favor, siéntase libre de contribuir :) Esperanza ¡eso ayuda!