我正在尝试使用“ sentimentr”软件包在r中运行情感分析。我输入了评论列表，并在输出中得到了element_id，s句子_id，word_count和情感。带有长短语的评论将转换为单个句子。我想知道基于哪个程序包的逻辑？
我对我的评论有4个主要类别-食物，氛围，价格和服务。并且我还为这些主题设置了双字母组，我正尝试根据主题拆分句子
install.packages("sentimentr")
library(sentimentr)
data <- read.csv("Comments.csv")
data_new <- as.matrix(data)
scores <- sentiment(data_new)
#scores
write.csv(scores,"results.csv")
例如-“我们有大约25人的大型聚会，所以有些问题是可以理解的。但是服务器似乎完全不堪重负。有太多的问题我什至无法开始解释。简单地说，食物要花一个多小时才能解决。送达时，到达时太煮熟了，我儿子吃了一块烧焦的牛排，经理上桌说他们现在没牛排了，我可以继续下去。我们非常失望”被分成5句话
1）我们的聚会大约有25人，所以有些问题是可以理解的 2）但是服务器似乎完全不堪重负。 3）有太多的问题我什至无法开始解释。 4）简单地说，要花一个多小时才能上菜，到了时煮熟了，我儿子有一块牛排烧焦了，经理上桌说他们现在没牛排了，我可以继续下去。 5）我们非常失望
我想知道拆分背后是否存在任何语义逻辑，还是仅基于句号？
答案 0 :(得分：0)
它使用textshape :: split_sentence（），请参见https://github.com/trinker/sentimentr/blob/e70f218602b7ba0a3f9226fb0781e9dae28ae3bf/R/get_sentences.R#L32
经过一番搜索发现逻辑在这里：
即是的，它是在?.!上拆分的，但是随后它使用了一堆正则表达式来查找异常，例如“ No.7”和“ Philip K. Dick”。