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Une fin malheureuse? Polarité chronologique

Parfois, vous voudrez suivre le sentiment au fil du temps. Par exemple, pendant une campagne publicitaire, vous pourriez suivre le sentiment envers la marque pour voir l'effet de la campagne. Vous avez vu quelques exemples de cela à la fin du chapitre précédent.

Dans cet exercice, vous allez revoir l'enchaînement des étapes pour explorer l'évolution du sentiment dans le temps en utilisant le roman Moby Dick. On peut s'attendre à ce que les moments heureux du livre contiennent plus de mots positifs que négatifs. À l'inverse, les passages sombres et les fins tristes devraient employer davantage de termes négatifs. Vous verrez aussi quelques astuces pour rendre votre série chronologique de sentiments plus attrayante visuellement.

Rappelez-vous que les étapes sont les suivantes :

  1. Faire une jointure interne du texte et du lexique par mot.
  2. Compter les sentiments par ligne.
  3. Remodeler les données pour que chaque sentiment ait sa propre colonne.
  4. (Selon le lexique) Calculer la polarité comme le score positif moins le score négatif.
  5. Tracer la série chronologique de la polarité.

Cet exercice devrait vous sembler familier : il prolonge Bing tidy polarity: Call me Ishmael (with ggplot2)!

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Analyse de sentiment en R

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

moby_polarity <- moby %>%
  # Inner join to the lexicon
  ___(___, by = c("___" = "___")) %>%
  # Count by sentiment, index
  ___(___, ___) %>%
  # Pivot sentiments wider
  ___(names_from = ___, values_from = ___, values_fill = ___) %>%
  mutate(
    # Add polarity field
    ___ = ___ - ___,
    # Add line number field
    ___ = ___()
  )
Modifier et exécuter le code