R语言 618电商产品评论数据情感分析代码

以下是一个简单的R语言代码示例，用于对618电商产品评论数据进行情感分析。

首先，我们需要加载所需的包：

library(tm) # 文本挖掘包
library(SnowballC) # 词干分析包
library(wordcloud) # 词云包
library(RColorBrewer) # 颜色包
library(qdap) # 情感分析包

然后，我们需要导入我们的评论数据，将其转换为文本语料库：

data <- read.csv("评论数据.csv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
corpus <- VCorpus(VectorSource(data$评论))

接下来，我们需要对文本进行预处理，以便进行情感分析。这包括去除标点符号和数字，转换为小写字母，进行词干分析等：

corpus <- tm_map(corpus, removeNumbers)
corpus <- tm_map(corpus, removePunctuation)
corpus <- tm_map(corpus, content_transformer(tolower))
corpus <- tm_map(corpus, removeWords, stopwords("english"))
corpus <- tm_map(corpus, stemDocument)

现在，我们可以使用 qdap 包中的 `polarity()` 函数进行情感分析，并将结果添加到我们的数据框中：

data$polarity <- polarity(data$评论)

最后，我们可以使用 wordcloud 包创建词云，以可视化我们的数据：

words <- data.frame(text = colnames(data$polarity), size = colSums(data$polarity))
pal <- brewer.pal(8, "Dark2")
wordcloud(words$text, words$size, scale=c(5,0.5), min.freq=3,
          max.words=Inf, random.order=FALSE, rot.per=0.35, 
          colors=pal)

以上是一个简单的R语言代码示例，用于对618电商产品评论数据进行情感分析。当然，具体的代码实现还需要根据具体的数据和分析需求进行调整。