Sentiment-Scores
Im Buch Animal Farm sind drei Hauptschweine für die Ereignisse verantwortlich: Napoleon, Snowball und Squealer. Im Verlauf des Buchs verbreiten sie Gedanken der Rebellion und ermutigen die anderen Tiere, die Farm von Mr. Jones – dem Besitzer der Farm – zu übernehmen.
Nutze die Sätze, in denen jedes Schwein erwähnt wird, um herauszufinden, welche Figur mit dem negativsten Sentiment in Verbindung gebracht wird. Das Tibble sentences enthält ein Tibble mit den Sätzen aus dem Buch Animal Farm.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in Natural Language Processing mit R
Anleitung zur Übung
- Verwende die Funktion
grepl(), um auf Sätze zu filtern, die nur den Namen des Schweins erwähnen. - Führe mit einem
inner_join()den Sentiment-Score aus demafinn-Lexikon zusammen. - Fasse die Ergebnisse zusammen, indem du die Spalte
scoresummierst.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Print the overall sentiment associated with each pig's sentences
for(name in c("napoleon", "snowball", "squealer")) {
# Filter to the sentences mentioning the pig
pig_sentences <- sentences[___(___, sentences$sentence), ]
# Tokenize the text
napoleon_tokens <- pig_sentences %>%
unnest_tokens(output = "word", token = "words", input = sentence) %>%
anti_join(stop_words)
# Use afinn to find the overall sentiment score
result <- napoleon_tokens %>%
inner_join(___("___")) %>%
summarise(sentiment = ___(___))
# Print the result
print(paste0(name, ": ", result$sentiment))
}