Как провести семантический анализ текста - История изменений

Patarakin в 05:20, 24 февраля 2026

2026-02-24T05:20:35Z

← Предыдущая версия		Версия от 08:20, 24 февраля 2026
Строка 46:		Строка 46:

	== Анализ личностных маркеров (LIWC-подход) ==		== Анализ личностных маркеров (LIWC-подход) ==


			----
			[[Категория:Lesson]]

Patarakin в 14:45, 10 декабря 2025

2025-12-10T14:45:55Z

← Предыдущая версия		Версия от 17:45, 10 декабря 2025
Строка 1:		Строка 1:
	{{Scripting Tutorials		{{Scripting Tutorials
	\|Description=Анализ тональности - анализ эмоциональной окраски текста (позитивная, негативная, нейтральная).		\|Description=
			* Анализ тональности - анализ эмоциональной окраски текста (позитивная, негативная, нейтральная)
			* Анализ личностных маркеров (LIWC-подход) Психолингвистический анализ, основанный на выявлении определённых категорий слов, отражающих психологические процессы
	\|Field_of_knowledge=Лингвистика, Статистика		\|Field_of_knowledge=Лингвистика, Статистика
	\|FieldActivity=Global Collaborator		\|FieldActivity=Global Collaborator
Строка 42:		Строка 44:
	theme(legend.position = "none")		theme(legend.position = "none")
	</syntaxhighlight>		</syntaxhighlight>

			== Анализ личностных маркеров (LIWC-подход) ==

Patarakin: /* Анализ тональности = */

2025-12-10T14:44:11Z

Анализ тональности =

@@ Строка 6: / Строка 6: @@
 |Environment=R
 }}
-== Анализ тональности ===
+== Анализ тональности ==
 * Анализ эмоциональной окраски текста (позитивная, негативная, нейтральная).
@@ Строка 27: / Строка 27: @@
      .groups = "drop"
+   )

Patarakin: Новая страница: «{{Scripting Tutorials |Description=Анализ тональности - анализ эмоциональной окраски текста (позитивная, негативная, нейтральная). |Field_of_knowledge=Лингвистика, Статистика |FieldActivity=Global Collaborator |Возрастная категория=16 |Environment=R }} == Анализ тональности === * Анализ эмоциональной о...»

2025-12-10T14:43:40Z

Новая страница: «{{Scripting Tutorials |Description=Анализ тональности - анализ эмоциональной окраски текста (позитивная, негативная, нейтральная). |Field_of_knowledge=Лингвистика, Статистика |FieldActivity=Global Collaborator |Возрастная категория=16 |Environment=R }} == Анализ тональности === * Анализ эмоциональной о...»

Новая страница

{{Scripting Tutorials
|Description=Анализ тональности - анализ эмоциональной окраски текста (позитивная, негативная, нейтральная).
|Field_of_knowledge=Лингвистика, Статистика
|FieldActivity=Global Collaborator
|Возрастная категория=16
|Environment=R
}}
== Анализ тональности ===
* Анализ эмоциональной окраски текста (позитивная, негативная, нейтральная).

<syntaxhighlight lang="r">
# Пример с простым русским словарем
sentiment_dict <- tibble(
word = c("хороший", "отличный", "великолепный", "позитивный", "успех",
"плохой", "ужасный", "негативный", "проблема", "ошибка", "конфликт"),
sentiment = c(1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1)
)

text_sentiment <- tokens_clean %>%
left_join(sentiment_dict, by = "word") %>%
group_by(title, category) %>%
summarise(
positive_words = sum(sentiment == 1, na.rm = TRUE),
negative_words = sum(sentiment == -1, na.rm = TRUE),
neutral_words = sum(is.na(sentiment), na.rm = TRUE),
sentiment_score = (positive_words - negative_words) / n(),
.groups = "drop"
)