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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

<Kurs>Einführung in Natural Language Processing mit R</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • 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 dem afinn-Lexikon zusammen.
  • Fasse die Ergebnisse zusammen, indem du die Spalte score summierst.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# 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))
}
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