Polaridad ordenada con Bing: cuenta y pivota la gran ballena blanca

En este ejercicio aplicarás otro inner_join() usando el lexicón "bing".

Después manipularás los resultados con count() de dplyr y pivot_wider() de tidyr para conocer mejor el texto.

La función pivot_wider() distribuye los datos en varias columnas. En este caso, el sentimiento y los valores n correspondientes representan la frecuencia de términos positivos o negativos para cada línea. Usar pivot_wider() cambia los datos para que cada fila tenga ahora valores positivos y negativos, aunque sean 0.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de sentimiento en R

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Instrucciones del ejercicio

En este ejercicio, tu sesión de R tiene m_dick_tidy, que contiene el libro Moby Dick, y bing, que contiene el lexicón similar al del ejercicio anterior.

Realiza un inner_join() entre m_dick_tidy y bing.
- Como antes, une la columna "term" de m_dick_tidy con la columna "word" del lexicón.
- Llama al nuevo objeto moby_lex_words.
Crea una columna index, igual a aplicar as.numeric() a document. Esto se hace dentro de mutate() en el tidyverse.
Crea moby_count encadenando moby_lex_words a count(), pasando sentiment, index.
Genera moby_wide encadenando moby_count a pivot_wider(), donde names_from es la columna sentiment, values_from es la columna n y los valores se rellenan con values_fill = 0.
arrange es el siguiente pipe que se usa para ordenar las filas por los valores de index

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Inner join
moby_lex_words <- inner_join(___, ___, by = c("___" = "___"))

moby_lex_words <- moby_lex_words %>%
  # Set index to numeric document
  mutate(___ = as.numeric(___))

moby_count <- moby_lex_words %>%
  # Count by sentiment, index
  ___(___, ___)

# Examine the counts
moby_count

moby_wide <- moby_count %>%
  # Pivot the sentiments
  pivot_wider(names_from = ___, values_from = ___, values_fill = ___) %>% 
  arrange(index)

# Review the pivoted data
moby_wide

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