Sentimentr调用update_polarity_table更新自定义情感极性不生效问题

1. 关键传参错误：更新后的词典根本没被函数实际使用 #

你观察到的「yes得分为0.8、unsure/unknown得分为-0.5」，完全是sentimentr内置默认词典hash_sentiment_jockers_rinker的预设值——出现这个结果的核心原因是，你在调用sentiment_by时没有通过正确的参数槽位传入自定义词典。
原调用代码里直接将updated_socal_google作为无命名的位置参数传入，在多数版本的函数实现中，这个位置不会被识别为词典输入槽，函数会自动降级使用内置默认词典完成计算，和你准备的socal_google更新词典完全无关。
修正原则：必须用显式命名参数lexicon = 传入自定义词典，不要依赖位置匹配。

2. 词典更新流程不符合函数输入要求 #

你调用sentimentr:::update_polarity_table时存在两个输入错误：

• 传入的第一个参数是hash_sentiment_socal_google（本质是R的hash环境对象），但这个函数要求输入的是data.table格式的原生极性表（带词、极性值两列的普通数据表），不是封装好的hash检索环境。直接传hash环境会导致函数静默失效，根本不会执行词表的合并更新。
• 自定义传入的新词表列名用了words/polarity，但函数默认识别的列名是x（存储单词）、y（存储极性值），列名不匹配会让函数读不到你设置的三个零值词。

正确的词典更新逻辑：

• 从原hash词典中提取底层存储极性表的data.table结构
• 基于原生数据表执行极性值更新
• 将更新后的数据表重新封装为hash词典对象，供分析函数调用

3. 为什么你在原词典中检索不到这几个词 #

你之前用'yes' %in% lexicon::hash_sentiment_socal_google做存在性判断时，得到永远为FALSE的结果——这是因为hash_sentiment系列对象本质是R的environment环境类型，不是普通向量，%in%运算符对环境对象的判断逻辑不生效。正确的检索方式为：

# 查看单个词的得分
lexicon::hash_sentiment_socal_google[['yes']]
# 导出词典内全部单词列表
all_dict_terms <- lexicon::hash_sentiment_socal_google$table$x

修正后的完整可运行代码 #

# 加载依赖包
library(sentimentr)
library(lexicon)
library(hash)

# 生成格式正确的更新版词典
original_polarity <- hash_sentiment_socal_google$table
updated_polarity <- update_polarity_table(
  original_polarity,
  x = data.frame(
    x = c('yes', 'unsure', 'unknown'),
    y = c(0, 0, 0),
    stringsAsFactors = FALSE
  )
)
updated_socal_google <- hash(updated_polarity)

# 运行情感分析，显式指定自定义词典
sentiments_new <- sentiment_by(
  x = text_sentences, 
  by = NULL, 
  averaging.function = average_mean,  
  lexicon = updated_socal_google,
  amplifier.weight = 0.5, 
  n.before = 10, 
  n.after = 4
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jasmine B