主要内容
分析文本情绪
此示例显示了如何使用价值感知词典和情绪推理（VADER）算法进行情感分析。
VADER算法使用一个带注释的单词列表(情感词典)，其中每个单词都有相应的情感得分。VADER算法还利用单词列表来修改文本中进行的单词的分数:
助推器 - 促进程序的情绪的词语或n-grams。例如，像“绝对”和“令人惊讶”的单词。
阻尼器 - 抑制前令牌的情绪的词语或n-grams。例如，像“几乎没有”和“有点”的单词。
否定 - 否定程序令牌的情绪的词语。例如，像“不是”和“不是”的单词。
为了评估文本中的情绪，使用vadersentementices功能。
加载数据
提取文件中的文本数据waydandupdates.xlsx.使用可阅读。文件waydandupdates.xlsx.包含包含hashtags的状态更新“#周末”和“＃假期”。
filename =“waydendupdates.xlsx”;tbl = readtable（文件名，'texttype'那'细绳'）;头（TBL）
ANS =.8×2表ID TextData __ _________________________________________________________________________________ 1 "Happy anniversary! ❤ Next stop: Paris! ✈ #vacation" 2 "Haha, BBQ on the beach, engage smug mode! ❤ #vacation" 3 "getting ready for Saturday night #yum #weekend " 4 "Say it with me - I NEED A #VACATION!!! ☹" 5 " Chilling at home for the first time in ages…This is the life! #weekend" 6 "My last #weekend before the exam ." 7 "can’t believe my #vacation is over so unfair" 8 "Can’t wait for tennis this #weekend "
从文本数据创建一系列令牌文档，并查看前几个文档。
str = tbl.TextData;文件= tokenizedDocument (str);文档(1:5)
11代币:周年快乐!下一站:巴黎!✈#假期16代币:哈哈，在海滩上烧烤，进入自鸣得意模式!13代币:和我一起说——我需要一个#假期!！！平生第一次呆在家里，这就是生活!#周末
评估情绪
使用该评估牌化文件的情绪Vadersentimentlexticon.功能。靠近1表示积极情绪，靠近-1的分数表示负面情绪，靠近0表示中性情绪。
compoundScores = vaderSentimentScores(文件);
查看前几个文件的分数。
复合血管（1：5）
ANS =.5×10.4738 0.9348 0.6705 -0.5067 0.7345
在Word云中可视化具有正面和负面情绪的文本。
idx =复合谱> 0;strpositive = str（Idx）;strnegative = str（〜idx）;图形子图（1,2,1）WordCloud（strspositive）;标题（“积极情绪”）子图（1,2,2）WordCloud（strnegative）;标题（“负面情绪”的）
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