Grundpolarität schnell überprüfen

Wenn du ein Sentiment-Projekt startest, hilft manchmal ein schneller Aufruf von polarity(), um Erwartungen zu setzen oder das Problem besser zu verstehen. In dieser Übung (um Zeit zu sparen) wendest du polarity() auf einen Teil des Vektors comments an, während das umfangreichere Polaritätsobjekt im Hintergrund geladen wird.

Mit einem Kerndichte-Plot wirst du feststellen, dass die Bewertungen sich nicht um 0 zentrieren. Häufig gibt es zwei Ursachen für diese sentimentale „Noteninflation“. Erstens können soziale Normen dazu führen, dass Antwortende höflich statt neutral formulieren. Das ist natürlich kanalabhängig. Besonders schnippische Kanäle wie E-Sports oder Social-Media-Posts können ins Negative verzerren und zu „Deflation“ führen. Diese Kanäle haben andere Erwartungen. Ein zweiter möglicher Grund ist „featurebasiertes Sentiment“. In manchen Rezensionen schreibt eine Person zum Beispiel: „Das Bett war bequem und schön, aber die Küche war dreckig und eklig.“ Das Sentiment dieses Typs umfasst mehrere Aspekte gleichzeitig und kann daher den Durchschnittswert verzerren.

In einer späteren Übung passt du diese „Noteninflation“ an, aber hier untersuchst du die Bewertungen ohne jede Anpassung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Sentimentanalyse in R</Kurs>

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Übungsanweisungen

Erstelle practice_pol mit polarity() für die ersten sechs Reviews wie in bos_reviews$comments[1:6].
Sieh dir das zurückgegebene Polaritätsobjekt an, indem du practice_pol aufrufst.
Rufe summary() auf practice_pol$all$polarity auf – so greifst du auf die Gesamtpolaritat für alle 6 Kommentare zu.
Wir haben auch ein größeres Polaritätsobjekt für alle 1000 Kommentare geladen. Dieses neue Objekt heißt bos_pol. Wende nun summary() auf das richtige Listenelement an, das alle polarity-Scores von bos_pol zurückgibt.
Der Beispielcode enthält bereits ein Barchart und einen Kerndichte-Plot, fast druckbereit. Du musst den Data Frame eintragen, der alle Scores repräsentiert. Hinweis: Im vorherigen Schritt steht polarity für eine Spalte dieses Data Frames.

Interaktive praktische Übung

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

# Practice apply polarity to first 6 reviews
practice_pol <- ___

# Review the object
___

# Check out the practice polarity
___

# Summary for all reviews
___

# Plot Boston polarity all element
ggplot(___, aes(x = polarity, y = ..density..)) + 
  geom_histogram(binwidth = 0.25, fill = "#bada55", colour = "grey60") +
  geom_density(size = 0.75) +
  theme_gdocs()

Code bearbeiten und ausführen