Diagramme de densité à noyau
Maintenant que vous avez appris ce qu'est un diagramme de densité à noyau, vous pouvez en créer un ! Rappelez-vous : c'est comme un histogramme lissé, mais il n'est pas affecté par la largeur des classes. Cet exercice vous aidera à construire un diagramme de densité à noyau à partir de valeurs de sentiment.
Dans cet exercice, vous tracerez 2 densités à noyau : une pour Agamemnon et une autre pour The Wizard of Oz. Pour les deux, vous effectuerez un inner_join() avec le lexique « afinn ». Rappelez-vous que le lexique « afinn » attribue aux termes des cotes de -5 à 5. Une fois au format ordonné (tidy), les deux livres conserveront les mots et les cotes correspondantes du lexique.
Par la suite, vous devrez concaténer les résultats ligne par ligne dans une trame de données plus grande avec bind_rows() et créer un graphique avec ggplot2.
À partir du visuel, vous pourrez comprendre quel livre utilise davantage de langage positif ou négatif. Il y a clairement un chevauchement, puisque des choses négatives arrivent à Dorothy, mais vous pourriez en déduire que la densité à noyau montre une plus grande probabilité de langage positif dans The Wizard of Oz comparativement à Agamemnon.
Nous avons chargé ag et oz comme versions ordonnées d'Agamemnon et de The Wizard of Oz respectivement, et créé afinn comme sous-ensemble du lexique "afinn" de tidytext.
Cette activité fait partie du cours
Analyse de sentiment en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
ag_afinn <- ag %>%
# Inner join to afinn lexicon
___(___, by = c("term" = "word"))
oz_afinn <- oz %>%
# Inner join to afinn lexicon
___
# Combine
all_df <- ___(agamemnon = ___, oz = ___, .id = "___")