Impacto de palabras, análisis de frecuencia
Una de las formas más sencillas de explorar datos es con un análisis de frecuencias. Aunque no es complejo, en análisis de sentimiento este método simple puede resultar sorprendentemente revelador. En concreto, vas a crear un diagrama de barras. En este ejercicio volverás a trabajar con moby y bing para construir tu visualización.
Para ordenar las barras de menor a mayor, usarás un truco con factores. reorder() te permite cambiar el orden de los niveles de un factor en función de otra variable de puntuación. En este caso, reordenarás la variable factor term por la variable de puntuación polarity.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de sentimiento en R
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
moby_tidy_sentiment <- moby %>%
# Inner join to bing lexicon by term = word
inner_join(bing, by = c("term" = "word")) %>%
# Count by term and sentiment, weighted by count
count(___, ___, wt = ___) %>%
# Pivot sentiment, using n as values
pivot_wider(names_from = ___, values_from = ___, values_fill = ___) %>%
# Mutate to add a polarity column
mutate(polarity = ___ - ___)
# Review
moby_tidy_sentiment