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Happy songs!

Natürlich reichen nur positive und negative Wörter nicht aus. In dieser Übung lernst du Valenz-Shifter kennen, die dir etwas über die emotionale Absicht der Autorin oder des Autors verraten. Zuvor hast du polarity() auf Text ohne Valenz-Shifter angewendet. In diesem Beispiel siehst du Verstärkungs- und Verneinungswörter in Aktion.

Erinnere dich: Ein verstärkendes Wort addiert in polarity() 0,8 zu einem positiven Wort, sodass der positive Score 1,8 wird. Bei negativen Wörtern werden 0,8 abgezogen, sodass insgesamt -1,8 entsteht. Anschließend wird der Score durch die Quadratwurzel der Gesamtwortzahl geteilt.

Betrachte dieses Beispiel von Frank Sinatra:

  • "It was a very good year"

"Good" entspricht 1 und "very" fügt weitere 0,8 hinzu. Also ergibt 1,8/sqrt(6) eine Polarität von 0,73.

Ein verneinendes Wort wie "not" kehrt den Subjektivitäts-Score um. Sieh dir dieses Beispiel von Bobby McFerrin an:

  • "Don't worry Be Happy"

"worry" ist aufgrund der Verneinung "don't" nun 1. Mit dem Hinzufügen von "happy", +1, ergibt das 2. Bei insgesamt 4 Wörtern ergibt 2 / sqrt(4) einen Polaritäts-Score von 1.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Sentimentanalyse in R</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Sieh dir das Data-Frame conversation an. Achte in der Spalte text auf Valenz-Shifter wie "never".
  • Wende polarity() auf die Spalte text von conversation an, um die Polarität für die gesamte Unterhaltung zu berechnen.
  • Berechne die Polaritäts-Scores pro student und weise das Ergebnis student_pol zu.
    • Rufe polarity() erneut auf und übergib diesmal zwei Spalten aus conversation.
    • Die Textvariable ist text und die Gruppierungsvariable ist student.
  • Um die Ergebnisse auf Ebene der einzelnen Personen zu sehen, verwende scores() auf student_pol.
  • Die Funktion counts(), angewendet auf student_pol, gibt die Polarität auf Satzebene für das gesamte Data-Frame zusammen mit den erkannten Lexikonwörtern aus.
  • Das Polaritätsobjekt student_pol kann mit plot() geplottet werden.

Interaktive praktische Übung

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

# Examine conversation
___

# Polarity - All
___

# Polarity - Grouped
student_pol <- conversation %$%
  ___(___, ___)

# Student results
___

# Sentence by sentence
___

# qdap plot
___
Code bearbeiten und ausführen