sentiment_df 字典生成 loughran-mcdonald

sentiment_df是针对Loughran-McDonald情感分析词典生成的一个带有情感得分的数据框。Loughran-McDonald情感分析词典是一种常用的基于词典的情感分析方法，其基本思想是根据单词在语料库中出现的频次以及其在特定主题中的频次推断其情感极性。该词典中包含了6000余个财务相关的单词，并将情感极性分为正面、负面和中性三种。

生成sentiment_df字典的过程通常包括以下几个步骤。首先，需要对需要分析的文本进行分词，并将分词后的文本去除停用词等无关词汇，以便更精确地测量各种情感极性的得分。接下来，需要使用Loughran-McDonald情感分析词典中的情感词表对分词后的文本进行情感词筛选。对于每一个正面或负面的情感词，都可以根据其在Loughran-McDonald情感分析词典中的得分，计算出其在文本中所占的情感得分。对于每篇文本来说，可以得到一组正面得分和负面得分，并以此生成sentiment_df字典。

在使用sentiment_df字典进行分析时，可以将其与其他数据框进行连接，以便进一步探究文本的情感走向。例如，可以通过将分析文本的发布日期、大小、来源等信息与sentiment_df字典进行连接，进一步了解情感得分在时间、空间和社交媒体平台等不同维度上的变化趋势。此外，还可以利用可视化工具对sentiment_df字典进行可视化处理，以便更直观地展示文本情感走向和分析结果。

总之，sentiment_df字典生成是Loughran-McDonald情感分析方法中的重要步骤，它提供了一种基于词频和情感词分析的情感分析方法，可以在金融、企业舆情等领域发挥重要作用。