Diagramme radar
Vous vous souvenez de la roue des émotions de Plutchik (https://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Plutchik#/media/File:Plutchik-wheel.svg)? Le lexique NRC comprend les 8 émotions qui correspondent au premier anneau de la roue. Vous avez déjà créé un comparison.cloud() selon les 8 émotions primaires. Vous allez maintenant créer un diagramme radar semblable à la roue dans cet exercice.
Un radarchart est une représentation bidimensionnelle de données multidimensionnelles (au moins 3). Ici, le décompte des différentes émotions pour un livre est représenté dans le graphique. Avec un diagramme radar, vous pouvez examiner simultanément les 8 émotions.
Comme précédemment, nous avons chargé le lexique « nrc » sous le nom nrc ainsi que moby_huck, une version ordonnée combinée de Moby Dick et Huck Finn.
Dans cet exercice, vous utilisez de nouveau un grepl() nié pour retirer les classes émotionnelles "positive|negative" du graphique. Pour vous rafraîchir la mémoire, voici un exemple :
object <- tibble %>%
filter(!grepl("positive|negative", column_name))
Cet exercice réintroduit pivot_wider(), qui réorganise les mots émotionnels dénombrés. Pour rappel, voici des données brutes appelées datacamp.
| people | food | like |
|---|---|---|
| Nicole | bread | 78 |
| Nicole | salad | 66 |
| Ted | bread | 99 |
| Ted | salad | 21 |
Si vous appliquez pivot_wider() comme dans datacamp %>% pivot_wider(names_from = people, values_from = like), les données ressemblent à ceci.
| food | Nicole | Ted |
|---|---|---|
| bread | 78 | 99 |
| salad | 66 | 21 |
Cette activité fait partie du cours
Analyse de sentiment en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Review tail of moby_huck
moby_huck[___:___,]
# Perform join
scores <- moby_huck %>%
# Inner join to lexicon
___(___, by = c("___" = "___"))
# Filter, count and spread the data
scores %>%
# Drop positive or negative sentiments
___(!___("___|___", ___)) %>%
# Count by book and sentiment
count(___, ___) %>%
# Pivot book, using n as values
pivot_wider(names_from = ___, values_from = ___, values_fill = ___)