Souboj titánů, část 2! Negativní recenze

V obou společnostech zaměstnanci zmiňovali „kulturu" a „chytré lidi" – v pozitivních aspektech pracovního prostředí tedy existují určité shody. Pyramid plot ti ale umožňuje lépe porovnat, jak výrazně se tyto pozitivní rysy liší.

Teď se zaměříš na negativní recenze a vytvoříš stejnou vizualizaci. Tentokrát máš v pracovním prostoru již připravený datový rámec common_words. Společné bigramy v tomto cvičení pocházejí z negativních recenzí zaměstnanců.

Toto cvičení je součástí kurzu

Dolování textu metodou Bag-of-Words v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí slice_max() aplikovaného na common_words získej 5 nejčastějších bigramů podle sloupce diff. Výsledky nového objektu se vypíšou do konzole.
Vytvoř pyramid.plot(). Předej mu top5_df$AmazonNeg, top5_df$GoogleNeg a labels = top5_df$terms. Pro lepší popisky nastav:
- gap na 12.
- top.labels na c("Amzn", "Neg Words", "Goog")

Argumenty main a unit jsou již nastaveny za tebe.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Extract top 5 common bigrams
(top5_df <- ___ %>% ___(___, n = ___))

# Create a pyramid plot
___(
    # Amazon on the left
    top5_df$___,
    # Google on the right
    top5_df$___,
    # Use terms for labels
    labels = top5_df$___,
    # Set the gap to 12
    ___ = ___,
    # Set top.labels to "Amzn", "Neg Words" & "Goog"
    ___ = ___,
    main = "Words in Common", 
    unit = NULL
)

Upravit a spustit kód