Impact des mots, analyse de fréquence
L'une des façons les plus simples d'explorer des données est l'analyse de fréquence. Même si elle n'est pas complexe, en analyse de sentiment, cette méthode toute simple peut être étonnamment éclairante. Vous allez précisément créer un diagramme à barres. Dans cet exercice, vous travaillez de nouveau avec moby et bing pour construire votre visuel.
Pour ordonner les barres du plus faible au plus élevé, vous utiliserez une astuce avec les facteurs. reorder() permet de modifier l'ordre des niveaux d'un facteur en fonction d'une autre variable de score. Ici, vous réorganiserez la variable facteur term selon la variable de score polarity.
Cette activité fait partie du cours
Analyse de sentiment en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
moby_tidy_sentiment <- moby %>%
# Inner join to bing lexicon by term = word
inner_join(bing, by = c("term" = "word")) %>%
# Count by term and sentiment, weighted by count
count(___, ___, wt = ___) %>%
# Pivot sentiment, using n as values
pivot_wider(names_from = ___, values_from = ___, values_fill = ___) %>%
# Mutate to add a polarity column
mutate(polarity = ___ - ___)
# Review
moby_tidy_sentiment