R語言中文情感分析包:cnSentimentR

阿新 • • 發佈：2019-02-04

R語言中文情感分析.

該包使用jiebaR分詞, svm[e1071]進行分類;
主要的函式:cnsr.predict, cnsr.train, cnsr.prepare, cnsr.topic.word, cnsr.keyword

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r語來看 tab barplot code 繪制 ber map lib R語言數據分析系列之五 —— by comaple.zhang 本節來討論一下R語言的基本圖形展示,先來看一張效果圖吧。這是一張用R語言生成的，虛擬的wordcloud雲圖，詳細

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方法 var warning 參數使用 with pro null 圖形 1.PCA 使用場景:主成分分析是一種數據降維,可以將大量的相關變量轉換成一組很少的不相關的變量,這些無關變量稱為主成分　　步驟: 數據預處理(保證數據中沒有缺失值) 選擇因子模型(判斷是PCA

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對如下資料進行描述性分析，其中包括：最大值，最小值，中位數，眾數等，求表的行數、列數。讀入資料 > mydata<-read.csv("C:\\Users\\adwar\\Desktop\\soapdata.csv") 求表的行數： >

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轉載自http://www.sohu.com/a/200219694_278730 接觸這麼多組學資料，大家肯定做過各種相關性分析。大到幾個轉錄組樣本的整體相關性分析，小到挑選了一些候選基因看它們在不同樣本中的表達模式相關性。當我們做完了相關性分析的時候，常常會用下面這種圖

1. 分析中文的情感分析可以用詞林做，詞林有一大類（Ｇ類）對應心理活動，但是相對於wordnet還是太簡單了．因此使用nltk+wordnet的方案，如下： 1) 中文分詞：結巴分詞 3) 情感分析：wordnet的sentiwordn