这个不是程序本身的问题。
我们现实中人与人的交谈，都不能完全确定对方一句话真实的情感。也就是说做这个程序前提是你能够判断，也就是说你可能需要心理学或社交学方面的知识辅助。而程序本身可能就是简单的循环+判断语句。
1、大数据情感分析是指利用大数据技术和自然语言处理技术，对海量的文本数据进行分析和挖掘，从中提取出文本中所包含的情感信息，
2、情感分析的主要目的是通过计算机技术和语言学知识，帮助人们更好地理解和分析大量的文本数据，并从中挖掘出有用的信息。
来源 | 雪晴数据网
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy PJurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。
然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)统计系的一门课程。这个包的主要开发者是David Meyer。
我们仍然有必要了解文本分析方面的知识。用R语言来处理文本分析已经是公认的事实（详见R语言中的自然语言处理）。tm包算是其中成功的一部分：它是R语言在文本挖掘应用中的一个框架。它在文本清洗（词干提取，删除停用词等）以及将文本转换为词条-文档矩阵(dtm)方面做得很好。这里是对它的一个介绍。文本分析最重要的部分就是得到每个文档的特征向量，其中词语特征最重要的。当然，你也可以将单个词语特征扩展为双词组，三连词，n-连词等。在本篇文章，我们以单个词语特征为例做演示。
注意，在R中用ngram包来处理n-连词。在过去，Rweka包提供了函数来处理它，感兴趣的可以查看这个案例。现在，你可以设置RTextTools包中create_matrix函数的参数ngramLength来实现它。
第一步是读取数据：
创建词条-文档矩阵：
现在，我们可以用这个数据集来训练朴素贝叶斯模型。注意，e1071要求响应变量是数值型或因子型的。我们用下面的方法将字符串型数据转换成因子型：
测试结果准确度：
显然，这个结果跟python得到的结果是相同的（这篇文章是用python得到的结果）。
其它机器学习方法怎样呢？
下面我们使用RTextTools包来处理它。
首先，指定相应的数据：
其次，用多种机器学习算法训练模型：
现在，我们可以使用训练过的模型做测试集分类：
准确性如何呢？
得到模型的结果摘要（特别是结果的有效性）：
结果的交叉验证：
结果可在我的Rpub页面找到。可以看到，maxent的准确性跟朴素贝叶斯是一样的，其它方法的结果准确性更差。这是可以理解的，因为我们给的是一个非常小的数据集。扩大训练集后，利用更复杂的方法我们对推文做的情感分析可以得到一个更好的结果。示例演示如下：
推文情感分析
数据来自victornep。victorneo展示的是用python对推文做情感分析。这里，我们用R来处理它：
读取数据：
首先，尝试下朴素贝叶斯
然后，尝试其他方法：
这里，我们也希望得到正式的测试结果。包括：
1analytics@algorithm_summary：包括精确度，召回率，准确率，F-scores的摘要
2analytics@label_summary：类标签摘要
3analytics@document_summary：所有数据和得分的原摘要
4analytics@ensemble_summary：所有 精确度/覆盖度 比值的摘要
现在让我们看看结果：
与朴素贝叶斯方法相比，其它算法的结果更好，召回精度高于095。结果可在Rpub查看
原文链接：http：//wwwxueqingcc/cms/article/107
在情感分析、词云分析、词频分析和聚类分析中，可以通过文本分析技术实现的是：
1 情感分析：通过对文本进行情感分类，判断其中表达的情绪或情感倾向，如正面、负面或中性情感。
2 词云分析：通过对文本中词语的频率进行统计和可视化，生成词云图，以展示文本中重要或常见的关键词。
3 词频分析：通过计算文本中不同词语的出现频率，确定其在文本中的重要性或热度，并展示出现频率较高的词语。
4 聚类分析：通过将文本按照其相似性进行分组或聚类，将具有相似主题、内容或特征的文本归为一类，以揭示文本数据的结构和相关性。
这些技术都是通过对文本进行分析和处理，提取出文本的特征或信息，并进行进一步的处理和可视化，以帮助理解文本的含义、趋势或关联性。
实现的方法和详细的操作步骤如下：
1、首先，打开计算机上的pycharm编辑器，如下图所示，然后进入下一步。
2、其次，完成上述步骤后，在出现的窗口中编写有关该程序的相关注释，如下图所示，然后进入下一步。
3、接着，完成上述步骤后，创建一个新的变量，为“test8”，写入如下红框内的代码，如下图所示，然后进入下一步。
4、然后，完成上述步骤后，使用replace函数，写入如下红框中的代码，如下图所示，然后进入下一步。
5、随后，完成上述步骤后，使用“print”打印执行结果，如下图所示，然后进入下一步。
6、接着，完成上述步骤后，依次单击工具栏的“Run”-->“Run”选项，如下图所示，然后进入下一步。
7、最后，完成上述步骤后，“Run”该程序，出现语句“you name is luo”，如下图所示。这样，问题就解决了。
名大一学生 这是我的第一章博客
我其实不太清楚“博客”是用来做什么的，但是现在我想用来发表一些我的“琐事杂事”
我的状态
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我想将自己更加透彻的剖析下，不介意各位谁看到了我的这篇博客，嗯，因为可能我的博客里面写了一些“极其弟弟”的行为和语言。
具体实现步骤如下：
将自己的日常发表 ，这样的行为虽然是会“流水”可是在写日记的话，我们会在写的过程了反思；
学习小结 不论是自学的还是专业的；
以上待补充 ；
很高兴认识你
–16:40 --2018217 --长沙
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作者 | zhouyue65
来源 | 君泉计量
文本挖掘：从大量文本数据中抽取出有价值的知识，并且利用这些知识重新组织信息的过程。
一、语料库（Corpus）
语料库是我们要分析的所有文档的集合。
二、中文分词
21 概念：
中文分词（Chinese Word Segmentation）：将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。
eg：我的家乡是广东省湛江市-->我/的/家乡/是/广东省/湛江市
停用词（Stop Words）：
数据处理时，需要过滤掉某些字或词
√泛滥的词，如web、网站等。
√语气助词、副词、介词、连接词等，如 的，地，得；
22 安装Jieba分词包：
最简单的方法是用CMD直接安装：输入pip install jieba，但是我的电脑上好像不行。
后来在这里：https://pypiorg/project/jieba/#files下载了jieba039解压缩后 放在Python36Libsite-packages里面，然后在用cmd，pip install jieba 就下载成功了，不知道是是什么原因。
然后我再anaconda 环境下也安装了jieba，先在Anaconda3Lib这个目录下将jieba039的解压缩文件放在里面，然后在Anaconda propt下输入 pip install jieba，如下图：
23 代码实战：
jieba最主要的方法是cut方法：
jiebacut方法接受两个输入参数:
1) 第一个参数为需要分词的字符串
2）cut_all参数用来控制是否采用全模式
jiebacut_for_search方法接受一个参数：需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细
注意：待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode
jiebacut以及jiebacut_for_search返回的结构都是一个可迭代的generator，可以使用for循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，也可以用list(jiebacut())转化为list代码示例( 分词 )
输出结果为： 我 爱
Python
工信处
女干事
每月 经过 下属 科室 都 要 亲口
交代
24 口 交换机 等 技术性 器件 的 安装
工作
分词功能用于专业的场景：
会出现真武七截阵和天罡北斗阵被分成几个词。为了改善这个现象，我们用导入词库的方法。
但是，如果需要导入的单词很多，jiebaadd_word()这样的添加词库的方法就不高效了。
我们可以用jiebaload_userdict(‘D:PDM22金庸武功招式txt’)方法一次性导入整个词库，txt文件中为每行一个特定的词。
231 对大量文章进行分词
先搭建语料库：
分词后我们需要对信息处理，就是这个分词来源于哪个文章。
四、词频统计
31词频（Term Frequency）：
某个词在该文档中出现的次数。
32利用Python进行词频统计
321 移除停用词的另一种方法，加if判断
代码中用到的一些常用方法：
分组统计：
判断一个数据框中的某一列的值是否包含一个数组中的任意一个值：
取反：（对布尔值）
四、词云绘制
词云（Word Cloud）：是对文本中词频较高的分词，给与视觉上的突出，形成“关键词渲染”，从而国旅掉大量的文本信息，使浏览者一眼扫过就可以领略文本的主旨。
41 安装词云工具包
这个地址：https://wwwlfduciedu/~gohlke/pythonlibs/ ，可以搜到基本上所有的Python库，进去根据自己的系统和Python的版本进行下载即可。
在python下安装很方便，在anaconda下安装费了点劲，最终将词云的文件放在C:UsersAdministrator 这个目录下才安装成功。
五、美化词云（词云放入某形象中）
六、关键词提取
结果如下:
七、关键词提取实现
词频（Term Frequency）：指的是某一个给定的词在该文档中出现的次数。
计算公式： TF = 该次在文档中出现的次数
逆文档频率（Inverse Document Frequency）：IDF就是每个词的权重，它的大小与一个词的常见程度成反比
计算公式：IDF = log（文档总数/（包含该词的文档数 - 1））
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：权衡某个分词是否关键词的指标，该值越大，是关键词的可能性就越大。
计算公式：TF - IDF = TF IDF
71文档向量化
72代码实战
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