Как провести семантический анализ текста

Описание	Анализ тональности - анализ эмоциональной окраски текста (позитивная, негативная, нейтральная).
Область знаний	Лингвистика, Статистика
Область использования (ISTE)	Global Collaborator
Возрастная категория	16
Поясняющее видео
Близкие рецепту понятия
Среды и средства для приготовления рецепта:	R

Анализ тональности =

• Анализ эмоциональной окраски текста (позитивная, негативная, нейтральная).

<syntaxhighlight lang="r">

1. 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"
 )