使用R进行文本挖掘：如何查看文档中的正负情感词？

嘿，作为R语言新手能走到这一步已经很棒啦！你已经算出了正负情感词的数量，现在要查看具体的词汇其实只需要在现有代码上稍作调整就行，我给你几种实用的方案：

方案1：查看所有匹配到的情感词（含重复） #

这个会保留文本中所有出现过的情感词，包括重复出现的，能让你看到每个词的实际出现情况：

library(readr)
library(tidyverse)
library(tidytext)
library(glue)
library(stringr)
library(dplyr)

# 你的原有文本处理代码
davos <- read_file("davos.txt")
fileText <- glue(read_file(davos))
fileText <- gsub("\\$", "", fileText)

tokens <- data_frame(text = fileText) %>% 
  unnest_tokens(word, text)

# 获取所有情感词（包含重复出现的）
all_sentiment_words <- tokens %>% 
  inner_join(get_sentiments("bing")) %>% 
  select(word, sentiment)  # 只保留词汇和对应的情感类型

# 预览前几行结果
head(all_sentiment_words)
# 查看全部结果
print(all_sentiment_words)

方案2：查看去重后的独特情感词 #

如果你只想知道文本里出现过哪些不同的正负情感词，不需要重复项，就用这个：

# 在分词基础上获取去重后的情感词
unique_sentiment_words <- tokens %>% 
  inner_join(get_sentiments("bing")) %>% 
  distinct(word, sentiment)  # 去重，保留每个词汇+情感的唯一组合

# 分别提取正面和负面词
positive_unique <- unique_sentiment_words %>% filter(sentiment == "positive")
negative_unique <- unique_sentiment_words %>% filter(sentiment == "negative")

# 查看结果
cat("正面情感词列表：\n")
print(positive_unique)
cat("\n负面情感词列表：\n")
print(negative_unique)

方案3：查看带出现次数的情感词（最实用） #

这个方案不仅能看到具体词汇，还能知道每个词在文本里的出现频次，按频次排序后更直观：

sentiment_word_counts <- tokens %>% 
  inner_join(get_sentiments("bing")) %>% 
  count(word, sentiment, sort = TRUE)  # 按词汇和情感分组计数，降序排序

# 查看结果
print(sentiment_word_counts)

你可以根据自己的需求选其中一种，比如想了解高频情感词就选方案3，只想看有哪些独特词汇就选方案2～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Emrah BILGIC