R 如何在quanteda中获得情绪分数（并保留情绪词）？

考虑这个简单的例子

library(tibble)
library(quanteda)

tibble(mytext = c('this is a good movie',
                  'oh man this is really bad',
                  'quanteda is great!'))

# A tibble: 3 x 1
  mytext                   
  <chr>                    
1 this is a good movie     
2 oh man this is really bad
3 quanteda is great!   

从本质上说，我想计算每个句子中检测到多少个肯定词和否定词，同时还要跟踪匹配词。换句话说，输出应该是

                          mytext nb.pos nb.neg   pos.words
1 this is a good and great movie      2      0 good, great
2      oh man this is really bad      0      1         bad
3             quanteda is great!      1      0       great

在

quanteda

中如何实现这一点？这可能吗？

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谢谢

请继续收看quantedav。2.1其中，我们将大大扩展情绪分析的专用功能。同时，请参见下文。请注意，我做了一些调整，因为您报告的文本和输入的文本存在差异，而且您在

pos.words

中有所有情感词，而不仅仅是积极的词。下面，我计算积极和所有情绪匹配

#注意修改后的输入文本
谢谢你，肯！这太棒了！在我的实际例子中，我有几百万行。你认为即使有这么多的句子，这也是正确的方法吗？期待着
v2.1
！什么时候发布？想一想，是的-我以前在600-1000万推特语料库上使用过这个。如果遇到瓶颈，请随时报告GitHub问题，以便我们能够关注该问题。
                          mytext nb.pos nb.neg   pos.words
1 this is a good and great movie      2      0 good, great
2      oh man this is really bad      0      1         bad
3             quanteda is great!      1      0       great