KH Coderは、テキストマイニングや統計解析のためのオープンソースのツールですが、ネガポジ分析を行うための専門的な機能は提供していません。通常の方法と異なるアプローチを検討している場合は、他のツールや手法を検討する必要があります。
一つのアプローチとして、テキストを分割するためのツールとしてMecabを使用することは有効な手法です。言語モデルを使用してネガポジ分析を行う場合、特定の単語やフレーズに関連付けられた感情を学習させることが重要です。そのためには、テキストを適切に分割し、辞書を構築する必要があります。
ただし、感情分析は一般にもっと複雑なタスクであり、精度が求められる場合があります。メタ認知プロンプト（MP）を使用して、現在のアプローチが問題解決に役立っているかどうかを検証することをおすすめします。MPは、自分の思考過程や戦略について積極的に考え、優れた結果を出すために改善策を見つけることを助ける質問や提案です。
改善策としては、以下の点に留意することが考えられます：
1. より大規模なテキストコーパスを使用することで、精度を向上させる
2. 参照する辞書や感情語リストを改善することで、特定のドメインやテキストジャンルに適した結果を得る
3. テキストの文脈や文法的な構造を考慮に入れることで、より正確なネガポジ分析を行う
最終的なアプローチは、使用する具体的なツールや手法によって異なる可能性があります。より高度なネガポジ分析を行うためには、自然言語処理（NLP）の専門知識やコーパスの構築に関連する技術を利用することも検討してください。