这一篇文章，我们接着讲情感分析，当然，情感分析不仅有积极和消极之分(详见之前文章，还有强弱之分（本文即将介绍的）。本文涉及的是基于情感词典的情感分析，即通过情感得分正负来判断语句的情感倾向，而分数值的绝对值大小则通常用来表示情感的强弱。
下午上课，要给经济工程专业的本科生简要介绍一下用于统计分析和绘图的R语言。考虑到他们所在的年级并没有系统的学完统计学和计量经济学，打算不从回归分析入手，先教他们对R的基本操作有个了解。写了如下这段代码，准备课上带同学们做一下。顺便发到网上，供大家参考。
R语言毕竟是最强大的编程语言，可实现统计和数据可视化的功能。在之前我们专门介绍过几种热图绘制工具，其实在生信领域中大多数热图真的可以直接用R语言就能实现。R是一种区分大小写的解释型语言。我们可以在命令提示符(>)后每次输入并执行一条命令，或者一次性执行写在脚本文件中的一组命令。
本文利用gensim进行LDA主题模型实验，第一部分是基于前文的wiki语料，第二部分是基于Sogou新闻语料。1. 基于wiki语料的LDA实验上一文得到了wiki纯文本已分词语料 wiki.zh.seg.utf.txt，去停止词后可进行LDA实验。
中文地址：概率主题模型简介Introduction to Probabilistic Topic Models本文主要是sklearn的LDA及可视化实现，下篇主要介绍LightLDA的相关内容：一、LDA主题模型的通俗理解假如有一篇文章text，通过里面的词，来确定他是什么类型
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写在前面在此总结一些在数据分析/挖掘中可能用到的功能，方便大家索引或者从一种语言迁移到另一种。当然，这篇博客还会随时更新（不会另起一篇，为了方便大家索引），请大家如果有需要收藏到书签中。如果大家已经熟悉python和R的模块/包载入方式，那下面的表查找起来相对方便。
