¡Canciones felices!

Está claro que solo las palabras positivas y negativas no bastan. En este ejercicio vas a aprender sobre los modificadores de valencia, que indican la intención emocional del autor. Antes aplicaste polarity() a texto sin modificadores de valencia. En este ejemplo verás en acción palabras de amplificación y de negación.

Recuerda que una palabra amplificadora suma 0.8 a una palabra positiva en polarity(), así que la puntuación positiva pasa a ser 1.8. Para palabras negativas se resta 0.8, por lo que el total pasa a -1.8. Luego la puntuación se divide entre la raíz cuadrada del número total de palabras.

Considera el siguiente ejemplo de Frank Sinatra:

"It was a very good year"

"Good" vale 1 y "very" añade otros 0.8. Así, 1.8/sqrt(6) da como resultado una polaridad de 0.73.

Una palabra negadora como "not" invierte la puntuación de subjetividad. Considera este ejemplo de Bobby McFerrin:

"Don't worry Be Happy"

"worry" ahora vale 1 debido a la negación "don't". Al añadir "happy", +1, obtenemos 2. Con 4 palabras en total, 2 / sqrt(4) equivale a una puntuación de polaridad de 1.

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Análisis de sentimiento en R

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Instrucciones del ejercicio

Examina el data frame de conversación, conversation. Fíjate en los modificadores de valencia como "never" en la columna de texto.
Aplica polarity() a la columna text de conversation para calcular la polaridad de toda la conversación.
Calcula las puntuaciones de polaridad por estudiante y asigna el resultado a student_pol.
- Llama a polarity() de nuevo, esta vez pasando dos columnas de conversation.
- La variable de texto es text y la variable de agrupación es student.
Para ver los resultados a nivel de estudiante, usa scores() sobre student_pol.
La función counts() aplicada a student_pol imprimirá la polaridad a nivel de frase para todo el data frame junto con las palabras del léxico identificadas.
El objeto de polaridad, student_pol, se puede representar con plot().

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Examine conversation
___

# Polarity - All
___

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

# Student results
___

# Sentence by sentence
___

# qdap plot
___

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