CommencerCommencez gratuitement

Sentiment et émotions

Dans le jeu de données sentiments, le lexique nrc contient un dictionnaire de mots associés à une émotion. On y trouve des émotions comme la joie, la confiance, l’anticipation, et bien d’autres.

Dans le jeu de données des bots russes sur Twitter que vous avez exploré, vous avez examiné des tweets envoyés par un bot d’orientation politique de gauche et par un bot de droite. Analysez le contenu des tweets envoyés par le bot de gauche (démocrate) en utilisant le lexique nrc. Les tweets de gauche, left, ont été tokenisés en mots, et les stop-words ont été supprimés.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Introduction au Natural Language Processing en R</cours>
Voir le cours

Instructions de l’exercice

  • Créez un tibble ne contenant que les mots d’anticipation du lexique nrc.
  • Créez un tibble ne contenant que les mots de joie du lexique nrc.
  • Affichez les principaux mots d’anticipation trouvés dans left_tokens.
  • Affichez les principaux mots de joie trouvés dans left_tokens.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

left_tokens <- left %>%
  unnest_tokens(output = "word", token = "words", input = content) %>%
  anti_join(stop_words)
# Dictionaries 
anticipation <- ___("nrc") %>% 
  ___(sentiment == "anticipation")
joy <- ___("nrc") %>% 
  ___(sentiment == "joy")
# Print top words for Anticipation and Joy
left_tokens %>%
  ___(anticipation, by = "word") %>%
  ___(word, sort = TRUE)
left_tokens %>%
  ___(joy, by = "word") %>%
  ___(word, sort = TRUE)
Modifier et exécuter le code