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该软件包sentimentr提供了在句子级别计算文本极性情感的工具，并可选择按行或分组变量聚合。它的功能sentiment之一是逐句逼近文本的情感（极性）。尤其是，

text.var是文本变量，而polarity_dt是lexicon包提供的字典。我想知道是否可以lexicon通过向字典中添加单词（及其相应的分数）来扩展字典中的术语集。

我正在收集一些推特信息的情绪数据。此外，我一直在使用功能 Sentiment_by 以按列对信息进行分组。

现在我需要按两列（screen_name 和 created_at）分组的问题我已经尝试过但不起作用

我有一个数据集，我试图通过文章获取情绪。我有大约1000篇文章。每篇文章都是一个字符串。该字符串中有多个句子。理想情况下，我想添加另一列来总结每篇文章的情绪。有没有使用 dplyr 的有效方法？

下面是一个只有 2 篇文章的示例数据集。

所以我一直在寻找如何使用感测器包来做到这一点，并在下面创建。但是，这只会输出每个句子的情绪（我通过 strsplit of 来做到这一点.,），而我想在应用这个 strsplit 之后聚合整个文章级别的所有内容。

我正在寻找的所需输出是简单地在我的数据框中添加一个额外的列df，其中包含每篇文章的摘要总和（情绪）。

基于以下答案的附加信息：

需要支持帮助：几周前，我们发现情绪 json 对象的形状在没有通知的情况下发生了变化，从而破坏了我们的代码。现在它再次中断，因为整个情感对象都丢失了。在我们的 LUIS 应用程序中进行调查后，事实证明我们的管理门户中的情绪设置已被关闭，并且不再可访问（我无法重新打开它）。情绪发生了什么？

使用 readLines() 函数，我导入了一个 txt 文件，该文件将句子存储在多个段落中，如下所示：

为了进一步分析，我想在我导入的 txt 文件上应用sentiment_by() 函数。当我这样做时，我会收到每个段落的情绪值，而不是整个 txt 文件本身。因此，我想删除 txt 文件中的段落，以便我只收到一个情绪系数。为此，我需要转换我的 txt 文件，使文本如下所示：

如果我要对这段文本运行sentiment_by() 函数，它将为整个文本产生一个系数。在继续分析之前，有没有办法通过删除 R 中的段落来转换文本？

我无法计算相对较大数据集中每一行的平均情绪（N = 36140）。我的数据集包含来自 Google Play 商店应用程序的评论数据（每一行代表一条评论），我想使用sentiment_by()函数计算每条评论的情绪。问题是这个函数需要很多时间来计算它。

这是我的 .csv 格式数据集的链接：

https://drive.google.com/drive/folders/1JdMOGeN3AtfiEgXEu0rAP3XIe3Kc369O?usp=sharing

我试过使用这段代码：

然后我收到以下警告消息（在 10 多分钟后取消该过程后）：

我也试过用get_sentences()下面的代码使用这个函数，但是这个sentiment_by()函数仍然需要很多时间来执行计算

我有关于 Google Play 商店评论数据的数据集，并且在过去的一个月里我使用了 Sentiment_by() 函数，它在计算情绪时运行得非常快……从昨天开始我才开始运行这么长时间的计算。

有没有一种方法可以快速计算大数据集上每一行的情绪。

使用感测器分析文本：

我已经很久没有悲伤了。我今天特别高兴。美好的一天。

我首先使用了逐句分割文本

然后用了一段文字

相同的文本，字数和情感分数的差异

请指教？

我正在尝试更改Sentimentr 包使用的 plot() 函数中红点的颜色。我认为 plot() 返回一个 ggplot2 对象，但是当我尝试向 plot() 函数添加参数时（例如，color = 'blue' 或 fill = 'blue'），没有任何变化。任何帮助表示赞赏！下面的可重现示例。

我使用Sentimentr 包进行了一些情绪分析，因为它包含价移。但是我找不到这个词典 lexicon::hash_sentiment_jockers_rinker 是如何构建的，单个单词是如何评分的。据我了解，词典最初是由 syuzhet 导出的，是 AFFIN、bing、nrc 和 syuzhet 的组合。有人可以帮助我理解词典中的单个单词是如何计算的吗？

谢谢！

任何人都可以帮助解释sentimenter包是否占字数？我正在尝试弄清楚单词的数量如何影响情绪得分。是否考虑到人们是否在答案中有更多的句子或每个句子有更多的单词？谢谢！