['字节跳动', '安踏', '阿迪达斯', 'nike', '乔丹' ]处理成{'字节跳动': true, '安踏': true}的格式

你可以使用字典推导式来将列表处理成所需的格式。以下是一个示例代码：

data = ['字节跳动', '安踏', '阿迪达斯', 'nike', '乔丹']
result = {item: True for item in data if item in ['字节跳动', '安踏']}
print(result)

运行这段代码会输出：

{'字节跳动': True, '安踏': True}

这样就将列表处理成了`{'字节跳动': True, '安踏': True}`的格式。

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用R语言对安踏评论数据进行情感分析

要对安踏评论数据进行情感分析，你可以使用R语言中的一些自然语言处理工具和情感分析算法。以下是一个基本的步骤：

1. 读取评论数据：首先，你需要读取包含评论数据的文件，例如csv文件或txt文件，可以使用R中的read.csv或readLines函数。

2. 数据清洗和预处理：在进行情感分析之前，需要对评论进行一些清洗和预处理。你可以使用R中的一些文本处理包，例如tidytext和stringr，来去除停用词、标点符号、数字等，并将评论转换为词袋(Bag of Words)模型或tf-idf矩阵。

3. 情感词典：你需要使用情感词典来判断每个单词或短语的情感极性。情感词典是一种包含单词或短语以及它们的情感极性的词典。你可以使用R中的一些情感词典，例如Bing Liu词典、AFINN词典、NRC情感词典等。

4. 情感分析算法：你可以使用一些情感分析算法来计算每个评论的情感得分，例如基于情感词典的情感分析算法、机器学习算法、深度学习算法等。在R中，你可以使用一些情感分析包，例如sentimentr、syuzhet等。

下面是一个简单的R代码示例，用于对安踏评论数据进行情感分析：

# 读取评论数据
comments <- read.csv("comments.csv")

# 数据清洗和预处理
library(tidytext)
library(stringr)

comments_clean <- comments %>%
  unnest_tokens(word, comment_text) %>%
  anti_join(stop_words) %>%
  mutate(word = str_replace_all(word, "[^[:alpha:]]", "")) %>%
  filter(nchar(word) > 1)

# 情感词典
library(qdapDictionaries)
bing_liu <- dictionary("bing")

# 情感分析
library(sentimentr)

comments_sentiment <- comments_clean %>%
  inner_join(get_sentiments(bing_liu), by = "word") %>%
  group_by(comment_id) %>%
  summarize(sentiment_score = sum(sentiment))

这段代码使用tidytext包对评论数据进行了清洗和预处理，并使用Bing Liu词典对每个单词进行情感极性判断。最后，使用sentimentr包计算每个评论的情感得分。

安踏的运动科技平台A-Shock

是基于什么原理工作的？

A：安踏的运动科技平台A-Shock是基于FOOTHOLD（Advanced Finite Element Simulation System）技术工作的。这种技术使用有限元方法分析足部的压力分布，以建立运动员的个性化压力图谱。通过将嵌入式传感器与轻量级的移动终端设备结合起来，A-Shock技术可以实时地捕捉和分析运动员的运动状态和姿势，并根据其个性化压力图谱提供定制化的运动支持和解决方案。该平台还可以将数据转移到云端，以便对于更大的特征支持和全球的数据比较和分析。