Des chansons joyeuses!
Bien sûr, se limiter aux mots positifs et négatifs ne suffit pas. Dans cet exercice, vous allez découvrir les modificateurs de valence, qui renseignent sur l'intention émotive de l'auteur. Plus tôt, vous avez appliqué polarity() à du texte sans modificateurs de valence. Dans cet exemple, vous verrez des mots d'amplification et de négation à l'œuvre.
Rappelez-vous qu'un mot d'amplification ajoute 0,8 à un mot positif dans polarity(), donc le score positif devient 1,8. Pour les mots négatifs, 0,8 est soustrait, de sorte que le total devient -1,8. Ensuite, le score est divisé par la racine carrée du nombre total de mots.
Prenons l'exemple suivant de Frank Sinatra :
- « It was a very good year »
« good » vaut 1 et « very » ajoute 0,8 de plus. Donc, 1,8/sqrt(6) donne une polarité de 0,73.
Un mot de négation comme « not » inverse le score de subjectivité. Considérez l'exemple suivant de Bobby McFerrin :
- « Don't worry Be Happy »
« worry » vaut maintenant 1 en raison de la négation « don't ». En ajoutant « happy », +1, on obtient 2. Avec 4 mots au total, 2 / sqrt(4) donne un score de polarité de 1.
Cette activité fait partie du cours
Analyse de sentiment en R
Instructions de l’exercice
- Examinez la trame de données
conversation. Notez les modificateurs de valence comme « never » dans la colonne text. - Appliquez
polarity()à la colonnetextdeconversationpour calculer la polarité de l'ensemble de la conversation. - Calculez les scores de polarité par étudiant et assignez le résultat à
student_pol.- Appelez de nouveau
polarity(), cette fois en passant deux colonnes deconversation. - La variable de texte est
textet la variable de groupement eststudent.
- Appelez de nouveau
- Pour consulter les résultats par étudiant, utilisez
scores()surstudent_pol. - La fonction
counts()appliquée àstudent_polaffichera la polarité au niveau de la phrase pour toute la trame de données ainsi que les mots repérés dans le lexique. - L'objet de polarité
student_polpeut être représenté graphiquement avecplot().
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Examine conversation
___
# Polarity - All
___
# Polarity - Grouped
student_pol <- conversation %$%
___(___, ___)
# Student results
___
# Sentence by sentence
___
# qdap plot
___