Kerndichtediagramm
Jetzt, da du ein Kerndichtediagramm kennengelernt hast, kannst du eins erstellen! Denk daran: Es ist wie ein geglättetes Histogramm, wird aber nicht von der Klassenbreite beeinflusst. In dieser Übung konstruierst du ein Kerndichtediagramm aus Sentiment-Werten.
In dieser Übung zeichnest du 2 Kerndichten: eine für Agamemnon und eine für The Wizard of Oz. Für beide führst du einen inner_join() mit dem Lexikon "afinn" durch. Zur Erinnerung: Das "afinn"-Lexikon bewertet Begriffe von -5 bis 5. Im Tidy-Format behalten beide Bücher die Wörter und die entsprechenden Scores aus dem Lexikon.
Danach musst du die Ergebnisse mit bind_rows() zeilenweise zu einem größeren Data Frame zusammenführen und anschließend mit ggplot2 ein Diagramm erstellen.
An der Visualisierung kannst du erkennen, welches Buch mehr positive bzw. negative Sprache verwendet. Es gibt natürlich Überschneidungen, da Dorothy auch Negatives widerfährt, aber du kannst daraus schließen, dass die Kerndichte eine höhere Wahrscheinlichkeit für positive Sprache in The Wizard of Oz im Vergleich zu Agamemnon zeigt.
Wir haben ag und oz als Tidy-Versionen von Agamemnon bzw. The Wizard of Oz geladen und afinn als Teilmenge des tidytext-Lexikons "afinn" erstellt.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Sentimentanalyse in R</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
ag_afinn <- ag %>%
# Inner join to afinn lexicon
___(___, by = c("term" = "word"))
oz_afinn <- oz %>%
# Inner join to afinn lexicon
___
# Combine
all_df <- ___(agamemnon = ___, oz = ___, .id = "___")