Polaridad ordenada con Bing: ejemplo sencillo

Ahora que ya entiendes lo básico de un inner join, apliquémoslo al léxico "Bing". Ten en cuenta que la función inner_join() pertenece a dplyr y que el objeto del léxico se obtiene con get_sentiments() de tidytext.

El léxico Bing clasifica las palabras como positivas o negativas. En los próximos tres ejercicios interactuarás con este léxico en concreto. Para usar get_sentiments() pasa una cadena como "afinn", "bing", "nrc" o "loughran" para descargar el léxico específico.

Flujo de trabajo del inner join:

Obtén el léxico correcto usando get_sentiments().
Pasa el léxico y los datos de texto ordenados a inner_join().
Para que inner_join() funcione debe existir un nombre de columna compartido. Si no lo hay, decláralo con un parámetro adicional, by, igual a c con los nombres de columna como se muestra abajo.

object <- x %>% 
    inner_join(y, by = c("column_from_x" = "column_from_y"))

Realiza alguna agregación y análisis sobre la intersección de tablas.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de sentimiento en R

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Instrucciones del ejercicio

Hemos cargado ag_txt con las primeras 100 líneas de Agamenón y ag_tidy, que es la versión ordenada (tidy).

Para comparar, usa polarity() sobre ag_txt.
Obtén el léxico "bing" pasando esa cadena a get_sentiments().
Realiza un inner_join() con ag_tidy y bing.
- Las columnas de palabras se llaman "term" en ag_tidy y "word" en el léxico, así que declara el argumento by.
- Llama al nuevo objeto ag_bing_words.
Imprime ag_bing_words y revisa algunas de las palabras que aparecen en el resultado.
Pasa ag_bing_words a count() de sentiment usando el operador de tubería, %>%. Compara la puntuación de polarity() con la proporción de recuento de sentimientos.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Qdap polarity
___

# Get Bing lexicon
bing <- get_sentiments("___")

# Join text to lexicon
ag_bing_words <- ___(___, ___, by = c("___" = "___"))

# Examine
ag_bing_words

# Get counts by sentiment
ag_bing_words %>%
  ___(___)

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