分析文本中的情感

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此示例演示如何使用价感知字典和情感推理器（VADER）算法进行情感分析。

VADER算法使用一个带注释的单词列表(情感词典)，其中每个单词都有相应的情感得分。VADER算法还利用单词列表来修改文本中进行的单词的分数:

助推器–提升进行中的代币情绪的单词或n-gram。例如，“绝对”和“惊人”等单词。
阻尼器–抑制进行中的代币情绪的单词或n-gram。例如，像“几乎”和“稍微”这样的词。
否定——否定进行中的标记的情绪的词。例如，像“不是”和“不是”这样的词。

要评估文本中的情绪，请使用维德分数功能。

加载数据

提取文件中的文本数据weekendUpdates.xlsx使用可读. 档案weekendUpdates.xlsx包含包含哈希标记的状态更新“#周末”和“#假期”.

文件名=“weekendUpdates.xlsx”; tbl=可读（文件名，“文本类型”,“字符串”); 总目（待定）

ans=8×2表ID TextData\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu1周年快乐！❤ 下一站：巴黎！✈ #假期“2”哈哈，海滩烧烤，搞自鸣得意模式！❤  #假期“3”为周六晚上做好准备#百胜#周末“4”跟我说吧-我需要一个#假期！！！☹" 5“多年来第一次在家里发冷……这就是生活！#周末”6“考试前的最后一个周末”。7“不敢相信我的假期结束了，太不公平了”8“迫不及待地想在这个周末打网球”

从文本数据创建一个标记化文档数组，并查看前几个文档。

str = tbl.TextData;文件= tokenizedDocument (str);文档(1:5)

11代币:周年快乐!下一站:巴黎!✈#假期16代币:哈哈，在海滩上烧烤，进入自鸣得意模式!13代币:和我一起说——我需要一个#假期!！！平生第一次呆在家里，这就是生活!#周末

评价情绪

使用维德词库功能。接近1的分数表示积极情绪，接近-1的分数表示消极情绪，接近0的分数表示中性情绪。

compoundScores = vaderSentimentScores(文件);

查看前几个文档的分数。

复合分数（1:5）

ans=5×10.4738 0.9348 0.6705 -0.5067 0.7345

在单词云中形象化文本中的积极情绪和消极情绪。

idx=compoundScores>0；strPositive=str（idx）；strNegative=str（~idx）；图子图（1,2,1）wordcloud（strPositive）；标题(“积极情绪”)子地块（1,2,2）wordcloud（strNegative）；头衔(“负面情绪”)

图中包含wordcloud类型的对象。wordcloud类型的图表标题为积极情绪。wordcloud类型的图表标题为负面情绪。