LOL, cette chanson est wicked good
Même avec la loi de Zipf en jeu, vous devrez tout de même ajuster les lexiques selon la source du texte (par exemple, Twitter par rapport à des documents juridiques) ou selon le profil de l'auteur ou de l'autrice (adolescent par rapport à une personne âgée). Cet exercice met en évidence les composantes explicites de polarity() afin que vous puissiez les modifier au besoin.
Dans la chanson « Lol :) » de Trey Songz, il y a un vers « LOL smiley face, LOL smiley face. » Dans la version de base de polarity(), « LOL » n'est pas défini comme positif. Or, « LOL » signifie « Laugh Out Loud » et devrait être positif. Vous devriez donc ajuster le lexique pour l'adapter au contexte du texte, qui inclut de l'argot de la culture pop. Si votre analyse contient du texte provenant d'un canal précis (le « LOL » de Twitter), d'un lieu (le « Wicked Good » de Boston) ou d'un groupe d'âge (le « sick » des ados), vous devrez probablement ajuster le lexique.
Dans cet exercice, vous n'ajustez pas le lexique de subjectivité ni les dictionnaires de qdap contenant des modificateurs de valence. Vous examinez plutôt les trames de données de mots existantes pour pouvoir les modifier dans l'exercice suivant.
Nous avons créé text contenant deux extraits des paroles de « Crazy in Love » de Beyoncé pour l'exercice.
Cette activité fait partie du cours
Analyse de sentiment en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Examine the key.pol
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# Negators
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# Amplifiers
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# De-amplifiers
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# Examine
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