Examina rápidamente la polaridad básica

Al iniciar un proyecto de análisis de sentimiento, a veces una rápida polarity() te ayuda a fijar expectativas o entender mejor el problema. En este ejercicio (para ahorrar tiempo), aplicarás polarity() a una parte del vector comments, mientras que el objeto de polaridad más grande se carga en segundo plano.

Con un gráfico de densidad kernel deberías notar que las reseñas no se centran en 0. A menudo hay dos causas para esta "inflación de nota" del sentimiento. Primero, las normas sociales pueden llevar a que las personas respondan de forma amable en lugar de neutral. Esto, por supuesto, depende del canal. Canales especialmente sarcásticos como los de e-sports o publicaciones en redes sociales pueden sesgarse a negativo, provocando "deflación". Estos canales tienen expectativas diferentes. Una segunda posible razón podría ser el "sentimiento basado en características". En algunas reseñas el autor puede escribir: "la cama era cómoda y agradable, pero la cocina estaba sucia y asquerosa". El sentimiento de este tipo de reseña abarca varias características a la vez y, por tanto, puede sesgar una puntuación media.

En un ejercicio posterior ajustarás esta "inflación de nota", pero aquí explora las reseñas sin ningún cambio.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de sentimiento en R

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Instrucciones del ejercicio

Crea practice_pol usando polarity() sobre las seis primeras reseñas como en bos_reviews$comments[1:6].
Revisa el objeto de polaridad devuelto llamando a practice_pol.
Llama a summary() sobre practice_pol$all$polarity; esto accederá a la polaridad global de los 6 comentarios.
También hemos cargado un objeto de polaridad más grande para los 1000 comentarios. Este nuevo objeto se llama bos_pol. Ahora aplica summary() al elemento de la lista correcto que devuelve todas las puntuaciones de polarity de bos_pol.
El código de muestra tiene un diagrama de barras y un gráfico de densidad kernel casi listos para imprimir. Debes introducir el data frame que representa todas las puntuaciones. Pista: en el paso anterior, polarity es una columna de ese data frame.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# 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()

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