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在R语言中进行情感分析和词频统计通常需要使用一些额外的包，例如tm和sentimentr。以下是一个简单的示例代码，可以进行情感分析和词频统计：
# 安装和加载必要的包 install.packages("tm") install.packages("sentimentr") library(tm) library(sentimentr) # 创建一个文本向量 text <- c("这个电影非常好看，情节紵紵有致，演员表现也很出色。", "这个餐厅的服务太差了，食物也不好吃。") # 创建一个语料库 corpus <- VCorpus(VectorSource(text)) # 进行文本预处理 corpus <- tm_map(corpus, content_transformer(tolower)) corpus <- tm_map(corpus, removePunctuation) corpus <- tm_map(corpus, removeNumbers) corpus <- tm_map(corpus, removeWords, stopwords("en")) # 进行情感分析 sentiment <- sentiment(corpus) # 输出情感分析结果 print(sentiment$all) # 进行词频统计 tdm <- TermDocumentMatrix(corpus) freq <- rowSums(as.matrix(tdm)) freq <- subset(freq, freq > 0) freq <- sort(freq, decreasing = TRUE) # 输出词频统计结果 print(freq) 这段代码首先创建了一个包含两个文本的向量，然后将其转换为语料库并进行文本预处理。接下来使用sentimentr包进行情感分析，并输出结果。最后使用tm包中的TermDocumentMatrix函数进行词频统计，并输出结果。
使用这段代码可以很方便地进行情感分析和词频统计，可以根据实际需求对代码进行进一步的修改和扩展。
