LOL, this song is wicked good
Selbst mit dem Effekt von Zipfs Gesetz musst du Lexika an die Textquelle (zum Beispiel Twitter versus juristische Dokumente) oder an die Demografie der Autorin bzw. des Autors (Teenager versus Senioren) anpassen. Diese Übung zeigt dir die expliziten Komponenten von polarity(), damit du sie bei Bedarf ändern kannst.
Im Song „Lol :)" von Trey Songz gibt es die Zeile „LOL smiley face, LOL smiley face." In der grundlegenden Funktion polarity() ist „LOL" nicht als positiv definiert. „LOL" steht jedoch für „Laugh Out Loud" und sollte positiv bewertet werden. Daher solltest du das Lexikon an den Kontext des Textes anpassen, der Popkultur-Slang einschließt. Wenn deine Analyse Texte aus einem bestimmten Kanal (Twitters „LOL"), einem Ort (Bostons „Wicked Good") oder einer Altersgruppe (Teenager sagen „sick") enthält, musst du das Lexikon wahrscheinlich anpassen.
In dieser Übung passt du nicht das Subjektivitätslexikon oder die qdap-Wörterbücher mit Valenzmodifikatoren an. Stattdessen untersuchst du die vorhandenen Wort-Datenframe-Objekte, damit du sie in der folgenden Übung ändern kannst.
Für die Übung haben wir text mit zwei Auszügen aus Beyoncés Songtext „Crazy in Love" vorbereitet.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Sentimentanalyse in R</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Examine the key.pol
___
# Negators
___
# Amplifiers
___
# De-amplifiers
___
# Examine
___