mid_project
目標： 看候選人走勢和臉書有沒有關係 甚麼樣的發存比較受民眾青睞
把所有資料分成，親綠和親藍
分成正式粉專，還有外圍組織
Sys.setlocale(category = "LC_ALL", locale = "zh_TW.UTF-8") ## Warning in Sys.setlocale(category = "LC_ALL", locale = "zh_TW.UTF-8"): 作業
## 系統回報無法實現設定語區為 "zh_TW.UTF-8" 的要求## [1] ""packages = c("dplyr","ggplot2", "data.table", "scales", "tidytext", "jiebaR", "gutenbergr", "stringr", "wordcloud2", "ggplot2", "tidyr","bigmemory","corrplot","ggpubr","topicmodels","jiebaRD")
existing = as.character(installed.packages()[,1])
for(pkg in packages[!(packages %in% existing)]) install.packages(pkg)
require(scales)## Loading required package: scales## Warning: package 'scales' was built under R version 3.5.3require(dplyr)## Loading required package: dplyr## Warning: package 'dplyr' was built under R version 3.5.3##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionrequire(ggplot2)## Loading required package: ggplot2## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 3.5.3require(data.table)## Loading required package: data.table## Warning: package 'data.table' was built under R version 3.5.3##
## Attaching package: 'data.table'## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## between, first, lastrequire(scales)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(gridExtra)## Warning: package 'gridExtra' was built under R version 3.5.3##
## Attaching package: 'gridExtra'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## combinelibrary(corrplot)## Warning: package 'corrplot' was built under R version 3.5.3## corrplot 0.84 loadedlibrary(wordcloud2)## Warning: package 'wordcloud2' was built under R version 3.5.3library(wordcloud)## Warning: package 'wordcloud' was built under R version 3.5.3## Loading required package: RColorBrewer## Warning: package 'RColorBrewer' was built under R version 3.5.2library(ggpubr)## Warning: package 'ggpubr' was built under R version 3.5.3## Loading required package: magrittr## Warning: package 'magrittr' was built under R version 3.5.3library(topicmodels)## Warning: package 'topicmodels' was built under R version 3.5.3library(tidytext)## Warning: package 'tidytext' was built under R version 3.5.3library(jiebaRD)## Warning: package 'jiebaRD' was built under R version 3.5.3library(jiebaR)## Warning: package 'jiebaR' was built under R version 3.5.3library(stringr)## Warning: package 'stringr' was built under R version 3.5.3require(reshape2)## Loading required package: reshape2## Warning: package 'reshape2' was built under R version 3.5.3##
## Attaching package: 'reshape2'## The following objects are masked from 'package:data.table':
##
## dcast, meltrequire(tidyr)## Loading required package: tidyr## Warning: package 'tidyr' was built under R version 3.5.3##
## Attaching package: 'tidyr'## The following object is masked from 'package:reshape2':
##
## smiths## The following object is masked from 'package:magrittr':
##
## extractrequire(readr)## Loading required package: readr## Warning: package 'readr' was built under R version 3.5.3##
## Attaching package: 'readr'## The following object is masked from 'package:scales':
##
## col_factorcsv01 <- fread("C:/Users/user/Desktop/R/2019/201801_data.csv", encoding = "UTF-8")## Warning in require_bit64(): Some columns are type 'integer64' but
## package bit64 is not installed. Those columns will print as strange
## looking floating point data. There is no need to reload the data. Simply
## install.packages('bit64') to obtain the integer64 print method and print
## the data again.csv02 <- fread("C:/Users/user/Desktop/R/2019/201802_data.csv", encoding = "UTF-8")## Warning in require_bit64(): Some columns are type 'integer64' but
## package bit64 is not installed. Those columns will print as strange
## looking floating point data. There is no need to reload the data. Simply
## install.packages('bit64') to obtain the integer64 print method and print
## the data again.csv03 <- fread("C:/Users/user/Desktop/R/2019/201803_data.csv", encoding = "UTF-8")## Warning in require_bit64(): Some columns are type 'integer64' but
## package bit64 is not installed. Those columns will print as strange
## looking floating point data. There is no need to reload the data. Simply
## install.packages('bit64') to obtain the integer64 print method and print
## the data again.csv04 <- fread("C:/Users/user/Desktop/R/2019/201804_data.csv", encoding = "UTF-8")## Warning in require_bit64(): Some columns are type 'integer64' but
## package bit64 is not installed. Those columns will print as strange
## looking floating point data. There is no need to reload the data. Simply
## install.packages('bit64') to obtain the integer64 print method and print
## the data again.csv05 <- fread("C:/Users/user/Desktop/R/2019/201805_data.csv", encoding = "UTF-8")## Warning in require_bit64(): Some columns are type 'integer64' but
## package bit64 is not installed. Those columns will print as strange
## looking floating point data. There is no need to reload the data. Simply
## install.packages('bit64') to obtain the integer64 print method and print
## the data again.csv06 <- fread("C:/Users/user/Desktop/R/2019/201806_data.csv", encoding = "UTF-8")## Warning in require_bit64(): Some columns are type 'integer64' but
## package bit64 is not installed. Those columns will print as strange
## looking floating point data. There is no need to reload the data. Simply
## install.packages('bit64') to obtain the integer64 print method and print
## the data again.csv07 <- fread("C:/Users/user/Desktop/R/2019/201807_data.csv", encoding = "UTF-8")## Warning in require_bit64(): Some columns are type 'integer64' but
## package bit64 is not installed. Those columns will print as strange
## looking floating point data. There is no need to reload the data. Simply
## install.packages('bit64') to obtain the integer64 print method and print
## the data again.csv08 <- fread("C:/Users/user/Desktop/R/2019/201808_data.csv", encoding = "UTF-8")## Warning in require_bit64(): Some columns are type 'integer64' but
## package bit64 is not installed. Those columns will print as strange
## looking floating point data. There is no need to reload the data. Simply
## install.packages('bit64') to obtain the integer64 print method and print
## the data again.csv09 <- fread("C:/Users/user/Desktop/R/2019/201809_data.csv", encoding = "UTF-8")## Warning in require_bit64(): Some columns are type 'integer64' but
## package bit64 is not installed. Those columns will print as strange
## looking floating point data. There is no need to reload the data. Simply
## install.packages('bit64') to obtain the integer64 print method and print
## the data again.csv10 <- fread("C:/Users/user/Desktop/R/2019/201810_data.csv", encoding = "UTF-8")## Warning in require_bit64(): Some columns are type 'integer64' but
## package bit64 is not installed. Those columns will print as strange
## looking floating point data. There is no need to reload the data. Simply
## install.packages('bit64') to obtain the integer64 print method and print
## the data again.csv11 <- fread("C:/Users/user/Desktop/R/2019/201811_data.csv", encoding = "UTF-8")## Warning in require_bit64(): Some columns are type 'integer64' but
## package bit64 is not installed. Those columns will print as strange
## looking floating point data. There is no need to reload the data. Simply
## install.packages('bit64') to obtain the integer64 print method and print
## the data again.csv12 <- fread("C:/Users/user/Desktop/R/2019/201812_data.csv", encoding = "UTF-8")## Warning in require_bit64(): Some columns are type 'integer64' but
## package bit64 is not installed. Those columns will print as strange
## looking floating point data. There is no need to reload the data. Simply
## install.packages('bit64') to obtain the integer64 print method and print
## the data again.csv01 <- fread("C:/Users/user/Desktop/R/2019/201901_data.csv", encoding = "UTF-8")## Warning in require_bit64(): Some columns are type 'integer64' but
## package bit64 is not installed. Those columns will print as strange
## looking floating point data. There is no need to reload the data. Simply
## install.packages('bit64') to obtain the integer64 print method and print
## the data again.#把資料加在一起
csv=rbind(csv01,csv02,csv03,csv04,csv05,csv06,csv07,csv08,csv09,csv10,csv11,csv12,csv01)
#轉換資料格式
csv$Date = csv$Date %>% as.Date("%Y/%m/%d")
str(csv) #總覽## Classes 'data.table' and 'data.frame': 441931 obs. of 18 variables:
## $ Date : Date, format: "2019-01-01" "2019-01-01" ...
## $ Page_Name : chr "柯文哲" "udn.com 聯合新聞網" "韓國瑜" "韓國瑜" ...
## $ Page_ID : 'integer64' num 6.76e-310 1.19e-312 9.20e-309 9.20e-309 1.19e-312 ...
## $ Link : logi NA NA NA NA NA NA ...
## $ Type : chr "photo" "link" "video" "photo" ...
## $ All_Reaction_Count: int 45658 30123 29822 26561 24417 22167 18888 11543 11890 8722 ...
## $ LIKE_COUNT : int 44256 29018 28943 25439 23037 20364 18345 11116 11109 8414 ...
## $ WOW_COUNT : int 26 21 17 15 664 146 76 3 44 26 ...
## $ LOVE_COUNT : int 1202 878 748 936 158 278 318 384 35 206 ...
## $ HAHA_COUNT : int 155 160 94 152 510 1339 141 39 394 64 ...
## $ SAD_COUNT : int 5 14 1 3 9 11 4 1 8 4 ...
## $ ANGRY_COUNT : int 14 32 19 16 39 29 4 0 300 8 ...
## $ Comment_Count : int 653 662 1208 2353 617 505 104 483 642 287 ...
## $ Share_Count : int 125 815 277 447 679 97 47 60 250 177 ...
## $ Message : chr "2018的風雨都過去了，台灣向前走，我們迎向2019。" "韓國瑜感嘆：「我們好多人好久好久沒有愛自己的國家了！」\n \n#元旦 #韓國瑜 #國旗" "【2019第一道曙光】\n\n當2019年的第一道曙光在朝雨綿綿裡，從大武山的山顛出發，照亮了市境之南樹的最高枝，我突然想"| __truncated__ "【2019新年新希望】\n\n各位好朋友們，2019新年快樂！\n\n不知道各位2018的願望完成了多少？又對2019懷有什麼樣的期待"| __truncated__ ...
## $ Link_Title : chr "" "元旦升旗「感動到快掉淚」 韓國瑜宣布：以後每一年都辦" "元旦迎曙光 韓國瑜夫婦動感\"\"唱又跳\"\"│中視新聞 20190101" "" ...
## $ Link Description : chr "" "高雄市長韓國瑜就任後第一個元旦，和太太李佳芬、新團隊、高雄市議員一起參加元旦升旗，與上萬群眾看著國旗冉冉上升，他忍住想..." "元旦一大早，高雄市長韓國瑜和夫人，來到林園市境之南樹，來欣賞曙光，不過天公不做美，曙光無緣看到，到是現場民眾，"| __truncated__ "" ...
## $ created_time : 'integer64' num 7.64e-312 7.64e-312 7.64e-312 7.64e-312 7.64e-312 ...
## - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr>Page_Name盧秀燕 Page_ID 9.204559e-309
#只選有盧秀燕的發文資料
data_han <- csv %>%
filter(Page_Name == "盧秀燕") %>%
select(Page_Name,Page_ID, Message, Date)
#按照日期分群，算每天有幾篇討論文章
article_count_by_date_han <- data_han %>%
group_by(Date) %>%
summarise(count = n()) %>%
mutate(Page_Name = "盧秀燕")
head(article_count_by_date_han, 20) #列出數據的前20筆## # A tibble: 20 x 3
## Date count Page_Name
## <date> <int> <chr>
## 1 2018-02-01 1 盧秀燕
## 2 2018-02-02 2 盧秀燕
## 3 2018-02-03 2 盧秀燕
## 4 2018-02-04 5 盧秀燕
## 5 2018-02-05 4 盧秀燕
## 6 2018-02-06 4 盧秀燕
## 7 2018-02-07 6 盧秀燕
## 8 2018-02-08 4 盧秀燕
## 9 2018-02-09 1 盧秀燕
## 10 2018-02-10 2 盧秀燕
## 11 2018-02-12 1 盧秀燕
## 12 2018-02-13 1 盧秀燕
## 13 2018-02-14 3 盧秀燕
## 14 2018-02-15 1 盧秀燕
## 15 2018-02-20 1 盧秀燕
## 16 2018-02-21 1 盧秀燕
## 17 2018-02-22 1 盧秀燕
## 18 2018-02-23 2 盧秀燕
## 19 2018-02-24 2 盧秀燕
## 20 2018-02-25 4 盧秀燕#只選有林佳龍的發文資料
data_chen <- csv %>%
filter(Page_Name == "林佳龍") %>%
select(Page_Name,Page_ID, Message, Date)
#按照日期分群，算每天有幾篇討論文章
article_count_by_date_chen <- data_chen %>%
group_by(Date) %>%
summarise(count = n()) %>%
mutate(Page_Name = "林佳龍")
head(article_count_by_date_chen, 20) #列出數據的前20筆## # A tibble: 20 x 3
## Date count Page_Name
## <date> <int> <chr>
## 1 2018-02-01 1 林佳龍
## 2 2018-02-02 2 林佳龍
## 3 2018-02-03 2 林佳龍
## 4 2018-02-04 3 林佳龍
## 5 2018-02-05 2 林佳龍
## 6 2018-02-06 2 林佳龍
## 7 2018-02-07 6 林佳龍
## 8 2018-02-08 2 林佳龍
## 9 2018-02-10 4 林佳龍
## 10 2018-02-11 2 林佳龍
## 11 2018-02-12 3 林佳龍
## 12 2018-02-13 1 林佳龍
## 13 2018-02-14 2 林佳龍
## 14 2018-02-15 5 林佳龍
## 15 2018-02-16 3 林佳龍
## 16 2018-02-17 2 林佳龍
## 17 2018-02-18 2 林佳龍
## 18 2018-02-19 2 林佳龍
## 19 2018-02-20 2 林佳龍
## 20 2018-02-21 1 林佳龍article_count_by_date_both <- rbind(article_count_by_date_han,article_count_by_date_chen)
plot_date_both <-
article_count_by_date_both %>%
ggplot(aes(x = Date, y = count, color = Page_Name)) + #設定圖層
geom_line( size = 1) + #線性圖表示
geom_vline(xintercept = as.numeric(as.Date("2018-09-30")), col='red') +
scale_x_date(labels = date_format("%Y/%m/%d")) +
ggtitle("盧秀燕 林佳龍 發文數") +
xlab("日期") +
ylab("數量") +
geom_text(aes(label=count))
plot_date_both #顯示圖表
最高那天是2018.11.23選前之夜
article_han <- csv %>%
filter(Date == as.Date("2018-11-23") & Page_Name == "韓國瑜") %>%
select(Page_Name,Page_ID, Message, Date)
article_han## Page_Name Page_ID
## 1 韓國瑜 9.204559e-309
## 2 韓國瑜 9.204559e-309
## 3 韓國瑜 9.204559e-309
## 4 韓國瑜 9.204559e-309
## 5 韓國瑜 9.204559e-309
## 6 韓國瑜 9.204559e-309
## 7 韓國瑜 9.204559e-309
## 8 韓國瑜 9.204559e-309
## 9 韓國瑜 9.204559e-309
## 10 韓國瑜 9.204559e-309
## 11 韓國瑜 9.204559e-309
## 12 韓國瑜 9.204559e-309
## 13 韓國瑜 9.204559e-309
## 14 韓國瑜 9.204559e-309
## 15 韓國瑜 9.204559e-309
## 16 韓國瑜 9.204559e-309
## 17 韓國瑜 9.204559e-309
## 18 韓國瑜 9.204559e-309
## 19 韓國瑜 9.204559e-309
## 20 韓國瑜 9.204559e-309
## 21 韓國瑜 9.204559e-309
## 22 韓國瑜 9.204559e-309
## 23 韓國瑜 9.204559e-309
## 24 韓國瑜 9.204559e-309
## 25 韓國瑜 9.204559e-309
## 26 韓國瑜 9.204559e-309
## 27 韓國瑜 9.204559e-309
## 28 韓國瑜 9.204559e-309
## 29 韓國瑜 9.204559e-309
## 30 韓國瑜 9.204559e-309
## 31 韓國瑜 9.204559e-309
## 32 韓國瑜 9.204559e-309
## 33 韓國瑜 9.204559e-309
## 34 韓國瑜 9.204559e-309
## Message
## 1 國瑜吾愛：\n\n在我們家庭，名與利都不重要，我們期盼的是一個溫馨、幸福而平實的生活。我想對你說，這場選戰，無論結果為何，你在我心目中，已是真正的英雄，無論結局為何，你在孩子的心中，永遠是他們摯愛的父親。\n\n妻 佳芬 敬筆 2018.11\n\n-\n歡迎訂閱韓國瑜競選團隊YOUTUBE頻道：\nhttps://www.youtube.com/channel/UCLC2sK9RE4qncomjLlEkEqQ\n致我親愛的丈夫韓國瑜：https://youtu.be/8i8mGHOA4zw
## 2 韓國瑜發表演說: 同心協力讓高雄再起
## 3 【莫忘初衷】\n\n永遠記得這間由安全通道隔出的小房間就是我在高雄的開始。從彷彿低到塵埃裡的舉目荒涼，一桌、一床、一個我，到今天溢滿街頭巷尾的人潮洶湧......\n\n正是這一股民心思變的力量，讓我從塵埃裡開出了希望的花，我不會忘了來到高雄的初衷，在這一桌一床的咫尺之間與各位訂下的君子之約。\n\n我會永遠和高雄基層一起作伙打拼，交還給鄉親們一個不分藍綠、只有幸福的繁榮高雄，讓每一位鄉親心中的希望之花，都能生出春風得意的歡喜碩果。\n\n打造高雄、全台首富，我韓國瑜、不改初衷！\n\n-\n歡迎訂閱韓國瑜競選團隊YOUTUBE頻道：\nhttps://www.youtube.com/channel/UCLC2sK9RE4qncomjLlEkEqQ\n回到初衷 因為你們才有現在的韓國瑜：\nhttps://youtu.be/zgkNzTqG6Os
## 4 【最後一段路 懇請明日逗陣監票】\n\n還記得我們當初徵求的奧步108招嗎？從那時到現在，鄉親朋友們一再提醒我們一定要監票、監票、再監票，因為許多不可言說的奧步似乎蠢蠢欲動。\n\n不少義勇軍朋友們自告奮勇發起安排監票工作，我們深表感謝之餘也特別再次呼籲，由於團隊與義勇軍人手有限，希望各位鄉親朋友們明天投票時，有空可以留下來幫忙留意各開票所投票與開票的狀況。大家一起做禿頭菜販的監票員，選舉的最後一哩路，希望沒有任何奧步越過我們的雷池一步！\n\n若發生可疑狀況，也請不要發生衝突，請撥打黨部電話：07-223-7171
## 5 家人溫馨大合唱
## 6 歌手-音樂鬼才 鄭進一
## 7 活動正式開始：主持人出場
## 8 許淑華神力女超人與微笑舞蹈熱舞表演
## 9 歌手表演-金曲歌后 曹雅雯
## 10 各行各業挺國瑜-市民代表光頭業務員（阿倫）
## 11 歌手表演-民歌天后 鄭怡
## 12 名人助講-強強滾大哥
## 13 【11/23選前之夜直播預告】\n\n晚間選前之夜歡迎透過中視綜合台、中視新聞台收看。另外，我的官方平台也於18:00同步現場以及空拍直播！\n\n選前之夜與市民有約，未來高雄的新時代，讓我們一同創造！\n\n韓國瑜官方臉書：https://www.facebook.com/twherohan/\n韓國瑜競選團隊Youtube：https://reurl.cc/R0Mox
## 14 介紹議員參選同志上台及一起集氣拚過半
## 15 各行各業挺國瑜-業者今喜旅行社董事長江其興
## 16 名人助講-布袋戲大師 黃俊雄
## 17 名人助講-葉啟田
## 18 歌手表演- 民歌偶像 王瑞瑜
## 19 熾燄樂團
## 20 歌手表演-熱血青年 城市維客樂團
## 21 鼓陣舞龍出場秀
## 22 歌手表演-布袋戲小天后 黃鳳儀
## 23 1117鳳山晚會精華版
## 24 歌手-「小鳳飛飛」劉明珠
## 25 閃亮舞苑拉丁組曲熱舞表演
## 26 歌手-搖滾樂團「87樂團」
## 27 歌手-八點檔新秀 樓心潼
## 28 台語歌手-蔡義德
## 29 電音三太子
## 30 11/23選前之夜，與市民有約空拍直播。
## 31 左營社區媽媽舞蹈表演
## 32 11/23選前之夜，與市民有約現場直播。
## 33 11/23選前之夜，與市民有約空拍直播。
## 34 11/23選前之夜，與市民有約現場直播。
## Date
## 1 2018-11-23
## 2 2018-11-23
## 3 2018-11-23
## 4 2018-11-23
## 5 2018-11-23
## 6 2018-11-23
## 7 2018-11-23
## 8 2018-11-23
## 9 2018-11-23
## 10 2018-11-23
## 11 2018-11-23
## 12 2018-11-23
## 13 2018-11-23
## 14 2018-11-23
## 15 2018-11-23
## 16 2018-11-23
## 17 2018-11-23
## 18 2018-11-23
## 19 2018-11-23
## 20 2018-11-23
## 21 2018-11-23
## 22 2018-11-23
## 23 2018-11-23
## 24 2018-11-23
## 25 2018-11-23
## 26 2018-11-23
## 27 2018-11-23
## 28 2018-11-23
## 29 2018-11-23
## 30 2018-11-23
## 31 2018-11-23
## 32 2018-11-23
## 33 2018-11-23
## 34 2018-11-23jieba_tokenizer <- worker(user="C:/Users/user/Desktop/R/dict/user.txt", stop_word = "C:/Users/user/Desktop/R/dict/stopwords-u8.txt")
# 設定斷詞function
policy_tokenizer <- function(t) {
lapply(t, function(x) {
tokens <- segment(x, jieba_tokenizer)
return(tokens)
})
}data_both <- rbind(data_han,data_chen)
tokens_han <- data_han %>% unnest_tokens(word, Message, token=policy_tokenizer)
str(tokens_han)## 'data.frame': 48212 obs. of 4 variables:
## $ Page_Name: chr "盧秀燕" "盧秀燕" "盧秀燕" "盧秀燕" ...
## $ Page_ID : num 5.4e-310 5.4e-310 5.4e-310 5.4e-310 5.4e-310 ...
## $ Date : Date, format: "2019-01-01" "2019-01-01" ...
## $ word : chr "直播" "<U+FE0F>" "市" "108" ...
## - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr>tokens_chen <- data_chen %>% unnest_tokens(word, Message, token=policy_tokenizer)
str(tokens_chen)## 'data.frame': 66205 obs. of 4 variables:
## $ Page_Name: chr "林佳龍" "林佳龍" "林佳龍" "林佳龍" ...
## $ Page_ID : num 7.6e-310 7.6e-310 7.6e-310 7.6e-310 7.6e-310 ...
## $ Date : Date, format: "2019-01-01" "2019-01-01" ...
## $ word : chr "新年快樂" "2019" "年" "元旦" ...
## - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr># 計算詞彙的出現次數，如果詞彙只有一個字則不列入計算
tokens_count_han <- tokens_han %>%
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group_by(word) %>%
summarise(sum = n()) %>%
filter(sum>10) %>%
arrange(desc(sum))
tokens_count_chen <- tokens_chen %>%
filter(nchar(.$word)>1) %>%
group_by(word) %>%
summarise(sum = n()) %>%
filter(sum>10) %>%
arrange(desc(sum))require(wordcloud2)
tokens_count_han %>% wordcloud2()tokens_count_chen %>% wordcloud2()情緒分析
library(stringr)
require(reshape2)
require(tidyr)
require(readr)
p <- read_file("C:/Users/user/Desktop/R/liwc/positive.txt")
n <- read_file("C:/Users/user/Desktop/R/liwc/negative.txt")
positive <- strsplit(p, "[,]")[[1]]
negative <- strsplit(n, "[,]")[[1]]
positive <- data.frame(word = positive, sentiments = "positive")
negative <- data.frame(word = negative, sentiemtns = "negative")
colnames(negative) = c("word","sentiment")
colnames(positive) = c("word","sentiment")
LIWC_ch <- rbind(positive, negative)
LIWC_ch## word sentiment
## 1 一流 positive
## 2 下定決心 positive
## 3 不拘小節 positive
## 4 不費力 positive
## 5 不錯 positive
## 6 主動 positive
## 7 乾杯 positive
## 8 乾淨 positive
## 9 了不起 positive
## 10 享受 positive
## 11 仁心 positive
## 12 仁愛 positive
## 13 仁慈 positive
## 14 仁義 positive
## 15 仁術 positive
## 16 仔細 positive
## 17 付出 positive
## 18 伴侶 positive
## 19 伶俐 positive
## 20 作品 positive
## 21 依戀 positive
## 22 俊美 positive
## 23 俐落 positive
## 24 保證 positive
## 25 保護 positive
## 26 信任 positive
## 27 信奉 positive
## 28 信實 positive
## 29 信心 positive
## 30 信服 positive
## 31 信義 positive
## 32 信譽 positive
## 33 信賴 positive
## 34 值得 positive
## 35 值錢 positive
## 36 偉大 positive
## 37 偏愛 positive
## 38 健康 positive
## 39 健美 positive
## 40 傑出 positive
## 41 傳情 positive
## 42 傻笑 positive
## 43 像樣 positive
## 44 僥倖 positive
## 45 優勝 positive
## 46 優勢 positive
## 47 優惠 positive
## 48 優於 positive
## 49 優秀 positive
## 50 優美 positive
## 51 優良 positive
## 52 優雅 positive
## 53 優點 positive
## 54 允諾 positive
## 55 充沛 positive
## 56 光亮 positive
## 57 光彩 positive
## 58 光榮 positive
## 59 光輝 positive
## 60 免費 positive
## 61 公平 positive
## 62 公正 positive
## 63 典範 positive
## 64 冒險 positive
## 65 冠軍 positive
## 66 冷靜 positive
## 67 凱旋 positive
## 68 出色 positive
## 69 分享 positive
## 70 利潤 positive
## 71 創作 positive
## 72 創建 positive
## 73 創立 positive
## 74 創造 positive
## 75 創造力 positive
## 76 功勞 positive
## 77 助人 positive
## 78 勇士 positive
## 79 勇敢 positive
## 80 勇氣 positive
## 81 動人 positive
## 82 動聽 positive
## 83 勝利 positive
## 84 勝過 positive
## 85 卓越 positive
## 86 協助 positive
## 87 博學 positive
## 88 博愛 positive
## 89 原諒 positive
## 90 及時 positive
## 91 友善 positive
## 92 受寵 positive
## 93 受惠 positive
## 94 可人 positive
## 95 可以 positive
## 96 可信 positive
## 97 可口 positive
## 98 可愛 positive
## 99 可靠 positive
## 100 合宜 positive
## 101 合法 positive
## 102 合理 positive
## 103 同情 positive
## 104 同意 positive
## 105 吸引 positive
## 106 周到 positive
## 107 呵呵 positive
## 108 和事佬 positive
## 109 和善 positive
## 110 和平 positive
## 111 和煦 positive
## 112 和睦 positive
## 113 和藹 positive
## 114 和諧 positive
## 115 咯咯笑 positive
## 116 品德 positive
## 117 品行 positive
## 118 哈哈 positive
## 119 善心 positive
## 120 善意 positive
## 121 善於交際 positive
## 122 善良 positive
## 123 喜上眉稍 positive
## 124 喜出望外 positive
## 125 喜劇 positive
## 126 喜宴 positive
## 127 喜形於色 positive
## 128 喜從天降 positive
## 129 喜悅 positive
## 130 喜愛 positive
## 131 喜慶 positive
## 132 喜極而泣 positive
## 133 喜歡 positive
## 134 喝采 positive
## 135 嘉獎 positive
## 136 嘻嘻 positive
## 137 嘿嘿 positive
## 138 回春 positive
## 139 圓滿 positive
## 140 坦率 positive
## 141 坦白 positive
## 142 坦誠 positive
## 143 堂皇 positive
## 144 堅固 positive
## 145 堅定 positive
## 146 堅強 positive
## 147 堅決 positive
## 148 壯觀 positive
## 149 壯闊 positive
## 150 壯麗 positive
## 151 外向 positive
## 152 夢想 positive
## 153 大方 positive
## 154 大笑 positive
## 155 大膽 positive
## 156 天堂 positive
## 157 天才 positive
## 158 天資 positive
## 159 天賦 positive
## 160 奇妙 positive
## 161 奉獻 positive
## 162 女傑 positive
## 163 好吃 positive
## 164 好哇 positive
## 165 好感 positive
## 166 好棒 positive
## 167 好極 positive
## 168 好玩 positive
## 169 好笑 positive
## 170 好處 positive
## 171 好運 positive
## 172 娛樂 positive
## 173 嫵媚 positive
## 174 嬉鬧 positive
## 175 孝敬 positive
## 176 孝順 positive
## 177 安全 positive
## 178 安寧 positive
## 179 安心 positive
## 180 安慰 positive
## 181 安穩 positive
## 182 安逸 positive
## 183 安靜 positive
## 184 完備 positive
## 185 完善 positive
## 186 完美 positive
## 187 宏偉 positive
## 188 宏大 positive
## 189 宜人 positive
## 190 客氣 positive
## 191 容光煥發 positive
## 192 容易 positive
## 193 密友 positive
## 194 富有 positive
## 195 富裕 positive
## 196 富豪 positive
## 197 寧靜 positive
## 198 寬大 positive
## 199 寬容 positive
## 200 寬恕 positive
## 201 寵愛 positive
## 202 寶貝 positive
## 203 寶貴 positive
## 204 尊嚴 positive
## 205 尊敬 positive
## 206 尊榮 positive
## 207 尊貴 positive
## 208 尊重 positive
## 209 崇拜 positive
## 210 崇高 positive
## 211 工整 positive
## 212 巧妙 positive
## 213 希望 positive
## 214 帥氣 positive
## 215 幫助 positive
## 216 幫忙 positive
## 217 幫手 positive
## 218 平和 positive
## 219 平安 positive
## 220 平穩 positive
## 221 平靜 positive
## 222 幸好 positive
## 223 幸福 positive
## 224 幸運 positive
## 225 幻想 positive
## 226 幽默 positive
## 227 庇護 positive
## 228 引人注目 positive
## 229 強健 positive
## 230 強勁 positive
## 231 強壯 positive
## 232 很棒 positive
## 233 得意 positive
## 234 得意洋洋 positive
## 235 得體 positive
## 236 從容 positive
## 237 復甦 positive
## 238 復興 positive
## 239 微笑 positive
## 240 微醺 positive
## 241 德行 positive
## 242 心愛 positive
## 243 心胸寬大 positive
## 244 忠孝 positive
## 245 忠實 positive
## 246 忠心 positive
## 247 忠誠 positive
## 248 快樂 positive
## 249 思念 positive
## 250 思鄉 positive
## 251 性感 positive
## 252 恩典 positive
## 253 恩惠 positive
## 254 恰好 positive
## 255 悅耳 positive
## 256 悠閒 positive
## 257 情人 positive
## 258 想像 positive
## 259 想像力 positive
## 260 想念 positive
## 261 愉快 positive
## 262 愉悅 positive
## 263 愛人 positive
## 264 愛好 positive
## 265 愛心 positive
## 266 愛情 positive
## 267 愛慕 positive
## 268 愛戀 positive
## 269 愛護 positive
## 270 感恩 positive
## 271 感激 positive
## 272 感興趣 positive
## 273 感謝 positive
## 274 慈善 positive
## 275 慈悲 positive
## 276 慈祥 positive
## 277 慶典 positive
## 278 慶功 positive
## 279 慶幸 positive
## 280 慶生 positive
## 281 慶祝 positive
## 282 慶賀 positive
## 283 慷慨 positive
## 284 慾望 positive
## 285 憐憫 positive
## 286 懷念 positive
## 287 戀人 positive
## 288 戀愛 positive
## 289 成功 positive
## 290 成就 positive
## 291 才智 positive
## 292 才能 positive
## 293 才華 positive
## 294 扶持 positive
## 295 承諾 positive
## 296 把握 positive
## 297 投入 positive
## 298 拯救 positive
## 299 挑戰 positive
## 300 挑逗 positive
## 301 振作 positive
## 302 振奮 positive
## 303 推崇 positive
## 304 換帖 positive
## 305 摯友 positive
## 306 摯情 positive
## 307 摯愛 positive
## 308 摯誠 positive
## 309 撫慰 positive
## 310 撫育 positive
## 311 擁抱 positive
## 312 擁護 positive
## 313 擅長 positive
## 314 操守 positive
## 315 支持 positive
## 316 支撐 positive
## 317 收穫 positive
## 318 改善 positive
## 319 改進 positive
## 320 放心 positive
## 321 放鬆 positive
## 322 效率 positive
## 323 敏捷 positive
## 324 敏銳 positive
## 325 敬意 positive
## 326 敬畏 positive
## 327 敬重 positive
## 328 整潔 positive
## 329 整齊 positive
## 330 明亮 positive
## 331 明智 positive
## 332 時髦 positive
## 333 景仰 positive
## 334 智慧 positive
## 335 智能 positive
## 336 暖和 positive
## 337 最佳 positive
## 338 最喜歡 positive
## 339 最好 positive
## 340 最愛 positive
## 341 有利 positive
## 342 有助 positive
## 343 有效 positive
## 344 有用 positive
## 345 有益 positive
## 346 有興趣 positive
## 347 有趣 positive
## 348 有錢 positive
## 349 朋友 positive
## 350 期望 positive
## 351 期盼 positive
## 352 果斷 positive
## 353 柔和 positive
## 354 栩栩如生 positive
## 355 極好 positive
## 356 極樂 positive
## 357 榮幸 positive
## 358 榮耀 positive
## 359 榮譽 positive
## 360 樂園 positive
## 361 樂在其中 positive
## 362 樂天 positive
## 363 樂子 positive
## 364 樂得 positive
## 365 樂意 positive
## 366 樂觀 positive
## 367 樂趣 positive
## 368 機敏 positive
## 369 機警 positive
## 370 機靈 positive
## 371 欣喜 positive
## 372 欣慰 positive
## 373 欣然 positive
## 374 欣賞 positive
## 375 欽佩 positive
## 376 款待 positive
## 377 歎為觀止 positive
## 378 歡呼 positive
## 379 歡天喜地 positive
## 380 歡心 positive
## 381 歡愉 positive
## 382 歡樂 positive
## 383 歡歡喜喜 positive
## 384 歡笑 positive
## 385 歡迎 positive
## 386 歡送 positive
## 387 正妹 positive
## 388 正派 positive
## 389 正當 positive
## 390 正直 positive
## 391 正統 positive
## 392 正面 positive
## 393 死黨 positive
## 394 殷勤 positive
## 395 毅然 positive
## 396 氣派 positive
## 397 決定 positive
## 398 決心 positive
## 399 沉著 positive
## 400 治療 positive
## 401 治癒 positive
## 402 沾沾自喜 positive
## 403 活力 positive
## 404 活潑 positive
## 405 活躍 positive
## 406 流行 positive
## 407 浪漫 positive
## 408 淨土 positive
## 409 深思 positive
## 410 深情 positive
## 411 深愛 positive
## 412 清楚 positive
## 413 渴望 positive
## 414 溫和 positive
## 415 溫情 positive
## 416 溫暖 positive
## 417 溫柔 positive
## 418 溫馨 positive
## 419 滿意 positive
## 420 滿足 positive
## 421 漂亮 positive
## 422 潔淨 positive
## 423 激勵 positive
## 424 激情 positive
## 425 瀟灑 positive
## 426 無憂無慮 positive
## 427 無懼 positive
## 428 無畏 positive
## 429 熱切 positive
## 430 熱心 positive
## 431 熱情 positive
## 432 熱愛 positive
## 433 熱烈 positive
## 434 熱絡 positive
## 435 熱衷 positive
## 436 燦爛 positive
## 437 爽快 positive
## 438 爽朗 positive
## 439 牢靠 positive
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## 442 獎助 positive
## 443 獎勵 positive
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## 447 獎牌 positive
## 448 獎狀 positive
## 449 獎章 positive
## 450 獎賞 positive
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## 452 獨創 positive
## 453 獲勝 positive
## 454 獲獎 positive
## 455 玩樂 positive
## 456 玩笑 positive
## 457 玩耍 positive
## 458 珍奇 positive
## 459 珍惜 positive
## 460 珍愛 positive
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## 462 珍視 positive
## 463 珍貴 positive
## 464 理性 positive
## 465 理想 positive
## 466 理智 positive
## 467 甜密 positive
## 468 甜心 positive
## 469 甜美 positive
## 470 甜蜜 positive
## 471 甜頭 positive
## 472 生動 positive
## 473 生命力 positive
## 474 生氣勃勃 positive
## 475 疼愛 positive
## 476 痊癒 positive
## 477 癒合 positive
## 478 益處 positive
## 479 盡善盡美 positive
## 480 相信 positive
## 481 盼望 positive
## 482 真實 positive
## 483 真理 positive
## 484 真誠 positive
## 485 知己 positive
## 486 知足 positive
## 487 確信 positive
## 488 確定 positive
## 489 祝福 positive
## 490 祝賀 positive
## 491 神聖 positive
## 492 福利 positive
## 493 福氣 positive
## 494 福祉 positive
## 495 禮節 positive
## 496 禮貌 positive
## 497 秀麗 positive
## 498 稱讚 positive
## 499 積極 positive
## 500 穩健 positive
## 501 突出 positive
## 502 端正 positive
## 503 笑容 positive
## 504 笑死 positive
## 505 笑翻 positive
## 506 笑話 positive
## 507 答應 positive
## 508 簡單 positive
## 509 簡潔 positive
## 510 精彩 positive
## 511 精心 positive
## 512 精確 positive
## 513 精美 positive
## 514 細心 positive
## 515 結實 positive
## 516 絕妙 positive
## 517 絢麗 positive
## 518 纏綿 positive
## 519 美人 positive
## 520 美化 positive
## 521 美味 positive
## 522 美好 positive
## 523 美妙 positive
## 524 美德 positive
## 525 美滿 positive
## 526 美麗 positive
## 527 耀眼 positive
## 528 聰明 positive
## 529 聰明才智 positive
## 530 肯定 positive
## 531 能幹 positive
## 532 膽量 positive
## 533 自信 positive
## 534 自在 positive
## 535 自尊 positive
## 536 自由 positive
## 537 自豪 positive
## 538 至善 positive
## 539 至喜 positive
## 540 至高無上 positive
## 541 興奮 positive
## 542 興旺 positive
## 543 興致 positive
## 544 興趣 positive
## 545 興高采烈 positive
## 546 舒坦 positive
## 547 舒服 positive
## 548 舒適 positive
## 549 良好 positive
## 550 英俊 positive
## 551 英勇 positive
## 552 英明 positive
## 553 英雄 positive
## 554 英雄氣概 positive
## 555 茁壯 positive
## 556 莊嚴 positive
## 557 莊重 positive
## 558 華美 positive
## 559 華麗 positive
## 560 萬歲 positive
## 561 著迷 positive
## 562 虔誠 positive
## 563 融洽 positive
## 564 衷心 positive
## 565 被吸引 positive
## 566 親信 positive
## 567 親切 positive
## 568 親吻 positive
## 569 親和 positive
## 570 親愛 positive
## 571 親愛的 positive
## 572 解決 positive
## 573 解脫 positive
## 574 討喜 positive
## 575 許諾 positive
## 576 詼諧 positive
## 577 認可 positive
## 578 誘人 positive
## 579 誠實 positive
## 580 誠心 positive
## 581 調情 positive
## 582 調解 positive
## 583 諾言 positive
## 584 謝天謝地 positive
## 585 謝意 positive
## 586 謝謝 positive
## 587 謹慎 positive
## 588 變美 positive
## 589 讚不絕口 positive
## 590 讚佩 positive
## 591 讚嘆 positive
## 592 讚揚 positive
## 593 讚歎 positive
## 594 讚美 positive
## 595 讚譽 positive
## 596 讚賞 positive
## 597 豐富 positive
## 598 豪傑 positive
## 599 豪爽 positive
## 600 豪華 positive
## 601 貢獻 positive
## 602 贈與 positive
## 603 贊同 positive
## 604 贊成 positive
## 605 贊許 positive
## 606 贏取 positive
## 607 贏得 positive
## 608 贏錢 positive
## 609 走運 positive
## 610 輕快 positive
## 611 輕鬆 positive
## 612 輝煌 positive
## 613 迷人 positive
## 614 逗趣 positive
## 615 遊戲 positive
## 616 適合 positive
## 617 適宜 positive
## 618 適時 positive
## 619 適當 positive
## 620 酷愛 positive
## 621 重要 positive
## 622 鍾愛 positive
## 623 鎮定 positive
## 624 鎮靜 positive
## 625 長處 positive
## 626 開創 positive
## 627 開心 positive
## 628 開明 positive
## 629 開朗 positive
## 630 開玩笑 positive
## 631 閨密 positive
## 632 閨蜜 positive
## 633 關心 positive
## 634 關懷 positive
## 635 陶醉 positive
## 636 陽光 positive
## 637 雅緻 positive
## 638 靈巧 positive
## 639 靈感 positive
## 640 靈敏 positive
## 641 靈活 positive
## 642 順利 positive
## 643 願意 positive
## 644 養育 positive
## 645 驕傲 positive
## 646 驚人 positive
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## 652 體諒 positive
## 653 體貼 positive
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## 664 鼓舞"\n positive
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## 666 七竅生煙 negative
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## 713 丟人 negative
## 714 丟人現眼 negative
## 715 丟棄 negative
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## 719 乖僻 negative
## 720 事故 negative
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## 722 人心惶惶 negative
## 723 仇人 negative
## 724 仇恨 negative
## 725 仇敵 negative
## 726 仇殺 negative
## 727 仇視 negative
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## 1448 繃緊 negative
## 1449 纏訟 negative
## 1450 纏身 negative
## 1451 缺乏 negative
## 1452 缺失 negative
## 1453 缺少 negative
## 1454 缺德 negative
## 1455 缺憾 negative
## 1456 缺陷 negative
## 1457 缺點 negative
## 1458 罪人 negative
## 1459 罪名 negative
## 1460 罪大惡極 negative
## 1461 罪惡 negative
## 1462 罪惡感 negative
## 1463 罪犯 negative
## 1464 罪行 negative
## 1465 罪過 negative
## 1466 罹難 negative
## 1467 羞怯 negative
## 1468 羞恥 negative
## 1469 羞愧 negative
## 1470 羞憤 negative
## 1471 羞辱 negative
## 1472 義憤 negative
## 1473 老舊 negative
## 1474 耗盡 negative
## 1475 肝腸寸斷 negative
## 1476 背叛 negative
## 1477 胡扯 negative
## 1478 脅迫 negative
## 1479 脆弱 negative
## 1480 脾氣 negative
## 1481 腐壞 negative
## 1482 腐敗 negative
## 1483 腐朽 negative
## 1484 腐爛 negative
## 1485 腐臭 negative
## 1486 膽小 negative
## 1487 膽怯 negative
## 1488 自以為是 negative
## 1489 自利 negative
## 1490 自卑 negative
## 1491 自大 negative
## 1492 自我 negative
## 1493 自我中心 negative
## 1494 自暴自棄 negative
## 1495 自甘墮落 negative
## 1496 自私 negative
## 1497 自負 negative
## 1498 自責 negative
## 1499 臭名 negative
## 1500 臭名遠播 negative
## 1501 臭味 negative
## 1502 臭氣 negative
## 1503 致命 negative
## 1504 艱困 negative
## 1505 艱深 negative
## 1506 艱澀 negative
## 1507 艱苦 negative
## 1508 艱辛 negative
## 1509 艱鉅 negative
## 1510 艱險 negative
## 1511 艱難 negative
## 1512 花招 negative
## 1513 苛刻 negative
## 1514 苛求 negative
## 1515 苦惱 negative
## 1516 苦臉 negative
## 1517 茫然 negative
## 1518 草率 negative
## 1519 荒唐 negative
## 1520 荒謬 negative
## 1521 萬念俱灰 negative
## 1522 落伍 negative
## 1523 落空 negative
## 1524 蒙羞 negative
## 1525 蔑視 negative
## 1526 蕩婦 negative
## 1527 虐待 negative
## 1528 處罰 negative
## 1529 虛弱 negative
## 1530 虛榮 negative
## 1531 虧損 negative
## 1532 蠢妞 negative
## 1533 蠢材 negative
## 1534 蠢樣 negative
## 1535 蠢蛋 negative
## 1536 蠢豬 negative
## 1537 蠢貨 negative
## 1538 衝擊 negative
## 1539 衝突 negative
## 1540 衰弱 negative
## 1541 衰微 negative
## 1542 衰敗 negative
## 1543 衰老 negative
## 1544 衰退 negative
## 1545 褫奪 negative
## 1546 褻瀆 negative
## 1547 觸怒 negative
## 1548 觸景傷情 negative
## 1549 觸目驚心 negative
## 1550 討厭 negative
## 1551 討厭鬼 negative
## 1552 訴苦 negative
## 1553 詐欺 negative
## 1554 詐騙 negative
## 1555 詛咒 negative
## 1556 詭計 negative
## 1557 該死 negative
## 1558 誤會 negative
## 1559 誤解 negative
## 1560 說謊 negative
## 1561 說長道短 negative
## 1562 調戲 negative
## 1563 諷刺 negative
## 1564 謀殺 negative
## 1565 警告 negative
## 1566 譴責 negative
## 1567 變動 negative
## 1568 變味 negative
## 1569 變態 negative
## 1570 變質 negative
## 1571 負債 negative
## 1572 負心 negative
## 1573 負擔 negative
## 1574 貧困 negative
## 1575 貧窮 negative
## 1576 貧苦 negative
## 1577 貧賤 negative
## 1578 貪圖 negative
## 1579 貪婪 negative
## 1580 貪心 negative
## 1581 貪念 negative
## 1582 貪慾 negative
## 1583 貪汙 negative
## 1584 貪污 negative
## 1585 責備 negative
## 1586 貶低 negative
## 1587 費力 negative
## 1588 賤人 negative
## 1589 賤民 negative
## 1590 賤貨 negative
## 1591 賤骨頭 negative
## 1592 贗品 negative
## 1593 跛腳 negative
## 1594 蹂躪 negative
## 1595 蹧蹋 negative
## 1596 蹩腳 negative
## 1597 躊躇 negative
## 1598 躲避 negative
## 1599 軟弱 negative
## 1600 輕忽 negative
## 1601 輕蔑 negative
## 1602 輕視 negative
## 1603 輸家 negative
## 1604 輸掉 negative
## 1605 辛酸 negative
## 1606 辭職 negative
## 1607 辱罵 negative
## 1608 迫害 negative
## 1609 迴避 negative
## 1610 迷亂 negative
## 1611 迷惑 negative
## 1612 迷惘 negative
## 1613 退化 negative
## 1614 逃避 negative
## 1615 逃離 negative
## 1616 逆向 negative
## 1617 逗弄 negative
## 1618 逝世 negative
## 1619 造反 negative
## 1620 遇難 negative
## 1621 過失 negative
## 1622 過錯 negative
## 1623 違抗 negative
## 1624 違法 negative
## 1625 違犯 negative
## 1626 違紀 negative
## 1627 違約 negative
## 1628 違背 negative
## 1629 違規 negative
## 1630 遠離 negative
## 1631 遭受 negative
## 1632 遲到 negative
## 1633 遲鈍 negative
## 1634 遺憾 negative
## 1635 遺棄 negative
## 1636 邪惡 negative
## 1637 鄙視 negative
## 1638 酷刑 negative
## 1639 醜惡 negative
## 1640 醜陋 negative
## 1641 重擔 negative
## 1642 野蠻 negative
## 1643 鋌而走險 negative
## 1644 錯亂 negative
## 1645 錯誤 negative
## 1646 錯過 negative
## 1647 鎮壓 negative
## 1648 開除 negative
## 1649 閒話 negative
## 1650 防備 negative
## 1651 防衛 negative
## 1652 陌生 negative
## 1653 降低 negative
## 1654 降級 negative
## 1655 降職 negative
## 1656 陰暗 negative
## 1657 陰森 negative
## 1658 陰沉 negative
## 1659 陳腐 negative
## 1660 陳舊 negative
## 1661 隔離 negative
## 1662 隨便 negative
## 1663 雜亂 negative
## 1664 離婚 negative
## 1665 難吃 negative
## 1666 難堪 negative
## 1667 難熬 negative
## 1668 難看 negative
## 1669 難聞 negative
## 1670 難處 negative
## 1671 難過 negative
## 1672 難題 negative
## 1673 震怒 negative
## 1674 震驚 negative
## 1675 霉運 negative
## 1676 非禮 negative
## 1677 非難 negative
## 1678 革職 negative
## 1679 頑固 negative
## 1680 頑強 negative
## 1681 顧慮 negative
## 1682 顫抖 negative
## 1683 風險 negative
## 1684 駁斥 negative
## 1685 騙子 negative
## 1686 騙局 negative
## 1687 騷動 negative
## 1688 騷擾 negative
## 1689 驚人 negative
## 1690 驚呆 negative
## 1691 驚嚇 negative
## 1692 驚心 negative
## 1693 驚怕 negative
## 1694 驚恐 negative
## 1695 驚悚 negative
## 1696 驚愕 negative
## 1697 驚慌 negative
## 1698 驚擾 negative
## 1699 驚疑 negative
## 1700 驚訝 negative
## 1701 驚險 negative
## 1702 驚駭 negative
## 1703 骯髒 negative
## 1704 髒亂 negative
## 1705 鬥爭 negative
## 1706 麻木 negative
## 1707 麻煩 negative
## 1708 默哀 negative
## 1709 黯淡 negative
## 1710 鼻酸 negative
## 1711 齷齪"\n negative# 計算詞彙的出現次數，如果詞彙只有一個字則不列入計算
tokens <-rbind(tokens_han,tokens_chen)
word_count <- tokens %>%
select(Page_Name,Date,word) %>%
filter(!grepl('_',word))
word_count <- tokens %>%
filter(nchar(.$word)>1) %>%
group_by(word) %>%
summarise(sum = n()) %>%
filter(sum>10) %>%
arrange(desc(sum))
# 印出最常見的20個詞彙
head(word_count, 20)## # A tibble: 20 x 2
## word sum
## <chr> <int>
## 1 秀燕 1518
## 2 line 1211
## 3 市長 717
## 4 ig 684
## 5 佳龍 615
## 6 空氣 602
## 7 gl 597
## 8 goo 597
## 9 更好 587
## 10 台灣 571
## 11 40 546
## 12 值得 537
## 13 直播 423
## 14 市民 412
## 15 盧秀燕 350
## 16 花博 348
## 17 換人 334
## 18 換新 332
## 19 捐款 304
## 20 wx7mr 296word_count <- tokens %>%
inner_join(LIWC_ch) %>%
count(Page_Name, Date, sentiment) %>%
spread(sentiment, n, fill = 0) %>%
mutate(sentiment = positive - negative) %>%
mutate(color = ifelse(sentiment < 0, "negative","positive")) ## Joining, by = "word"## Warning: Column `word` joining character vector and factor, coercing into
## character vectorggplot(word_count, aes(Date, sentiment, fill = color)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
facet_wrap(~Page_Name, ncol = 1, scales = "free_x")+
geom_text(aes(label=sentiment))
-22 2019-01-22 +84 2019-01-13
#怎麼寫的簡單易點 韓國瑜得負面字呢
tokens_count_han <-tokens_count_han %>% mutate(Page_Name = "盧秀燕")
tokens_count_chen <- tokens_count_chen %>% mutate(Page_Name = "林佳龍")
tokens_count <-rbind(tokens_count_chen,tokens_count_han)
tokens_count_han %>%
inner_join(LIWC_ch) %>%
group_by(sentiment) %>%
top_n(10,wt = sum) %>%
arrange(desc(sum)) %>%
ungroup() %>%
ggplot(aes(word, sum, fill = sentiment)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
facet_wrap(~sentiment, scales = "free_y") +
labs(y = "盧秀燕 Contribution to sentiment",
x = NULL) +
theme(text=element_text(size=14))+
coord_flip()## Joining, by = "word"## Warning: Column `word` joining character vector and factor, coercing into
## character vector
tokens_count_chen %>%
inner_join(LIWC_ch) %>%
group_by(sentiment) %>%
top_n(10,wt = sum) %>%
arrange(desc(sum)) %>%
ungroup() %>%
ggplot(aes(word, sum, fill = sentiment)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
facet_wrap(~sentiment, scales = "free_y") +
labs(y = "林佳龍 Contribution to sentiment",
x = NULL) +
theme(text=element_text(size=14))+
coord_flip()## Joining, by = "word"## Warning: Column `word` joining character vector and factor, coercing into
## character vector
#沒有資料的日期將count設為0
plot_table <- word_count %>%
ggplot()+
geom_line(aes(x=Date,y=sentiment,colour=sentiment))+
scale_x_date(labels = date_format("%m/%d"))+
facet_wrap(~Page_Name, ncol = 1, scales = "free_x")
plot_table 
#只選有韓國瑜的發文資料
data_han <- csv %>%
filter(Page_Name == "盧秀燕") %>%
select(Page_Name,Page_ID, Message, Date)
#只選有韓國瑜的發文資料
data_han <- csv %>%
filter(Page_Name == "盧秀燕") %>%
select(Page_Name,Page_ID, Message, Date) policy_words <- tokens_count %>%
select(word,sum,Page_Name)
total_words <- tokens_count %>%
group_by(Page_Name) %>%
summarize(total = sum(sum))
policy_words <- left_join(policy_words, total_words)## Joining, by = "Page_Name"policy_words## # A tibble: 1,528 x 4
## word sum Page_Name total
## <chr> <int> <chr> <int>
## 1 佳龍 612 林佳龍 31110
## 2 台灣 465 林佳龍 31110
## 3 花博 298 林佳龍 31110
## 4 城市 242 林佳龍 31110
## 5 gl 233 林佳龍 31110
## 6 goo 233 林佳龍 31110
## 7 捷運 199 林佳龍 31110
## 8 bit 198 林佳龍 31110
## 9 http 198 林佳龍 31110
## 10 ly 198 林佳龍 31110
## # ... with 1,518 more rows????
library(ggplot2)
ggplot(policy_words, aes((sum/total), fill = Page_Name)) +
geom_histogram(show.legend = FALSE) +
xlim(NA, 0.1) +
facet_wrap(~Page_Name, ncol = 2, scales = "free_y")## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.## Warning: Removed 2 rows containing missing values (geom_bar).
tf_idf 用全部的發言下去做好像有點不太公平 用各篇文章分開來算 #為甚麼有些欄位是0
policy_words <- policy_words %>%
bind_tf_idf(word, Page_Name, sum)
policy_words## # A tibble: 1,528 x 7
## word sum Page_Name total tf idf tf_idf
## <chr> <int> <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 佳龍 612 林佳龍 31110 0.0197 0.693 0.0136
## 2 台灣 465 林佳龍 31110 0.0149 0 0
## 3 花博 298 林佳龍 31110 0.00958 0 0
## 4 城市 242 林佳龍 31110 0.00778 0 0
## 5 gl 233 林佳龍 31110 0.00749 0 0
## 6 goo 233 林佳龍 31110 0.00749 0 0
## 7 捷運 199 林佳龍 31110 0.00640 0.693 0.00443
## 8 bit 198 林佳龍 31110 0.00636 0.693 0.00441
## 9 http 198 林佳龍 31110 0.00636 0 0
## 10 ly 198 林佳龍 31110 0.00636 0.693 0.00441
## # ... with 1,518 more rowspolicy_words %>%
select(-total) %>%
arrange(desc(tf_idf))## # A tibble: 1,528 x 6
## word sum Page_Name tf idf tf_idf
## <chr> <int> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 秀燕 1518 盧秀燕 0.0692 0.693 0.0480
## 2 佳龍 612 林佳龍 0.0197 0.693 0.0136
## 3 盧秀燕 347 盧秀燕 0.0158 0.693 0.0110
## 4 換人 332 盧秀燕 0.0151 0.693 0.0105
## 5 換新 330 盧秀燕 0.0151 0.693 0.0104
## 6 捐款 302 盧秀燕 0.0138 0.693 0.00955
## 7 wx7mr 296 盧秀燕 0.0135 0.693 0.00936
## 8 市議員 200 盧秀燕 0.00912 0.693 0.00632
## 9 捷運 199 林佳龍 0.00640 0.693 0.00443
## 10 bit 198 林佳龍 0.00636 0.693 0.00441
## # ... with 1,518 more rowspolicy_words %>%
arrange(desc(tf_idf)) %>%
mutate(word = factor(word, levels = rev(unique(word)))) %>%
group_by(Page_Name) %>%
top_n(15) %>%
ungroup() %>%
ggplot(aes(word, tf_idf, fill = Page_Name)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
labs(x = NULL, y = "tf-idf") +
facet_wrap(~Page_Name, ncol = 2, scales = "free") +
coord_flip()## Selecting by tf_idf
838 707
#只選有盧秀燕| 林佳龍的發文資料
reaction_tai <- csv %>%
filter(Page_Name == "盧秀燕" | Page_Name == "林佳龍") plot_table <- reaction_tai %>%
ggplot()+
geom_line(aes(x=Date,y=All_Reaction_Count,colour=Page_Name))+
scale_x_date(labels = date_format("%m/%d"))+
facet_wrap(~Page_Name, ncol = 1, scales = "free_x")
plot_table 
packages = c('knitr')
existing = as.character(installed.packages()[,1])
for(pkg in packages[!(packages %in% existing)]) install.packages(pkg)