文本分析和情感分析：用于产品评论的文本分析和情感分析-源码
文本分析和情感分析
用于产品评论注释的文本分析和情感分析。 输入 ：
使用“ AmazonComments.csv”，其中包含使用某些R代码从亚马逊获取的评论。 输出 ：
词云
CSV文件-每个评论注释的情感极性。“ AmazonReviewSentimentAnalysis.csv”
我们发现，在611条评论中，有49条具有负极性，而562条具有正极性或中性极性。
从否定词云中，我们看到诸如说明，手册，订购，购买，用户指导，联系方式，服务之类的单词。这意味着可能会有一些关于用户手册/控制器的投诉，或者购买周期或客户可能有问题护理服务。 业务现在可以进一步研究这些以改进流程。 5，我们还会看到一些诸如设置，关闭，插头，探头，电源选项，界面之类的词。 这些可能会导致某些人对恒温器的设计或零件不满意。
业务现在有一些改进领域需要进一步研究。
来自twitter- Textblob和
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资源详情
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评论信息
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