LOL, cette chanson est « wicked good »

Même avec la loi de Zipf, vous devrez adapter les lexiques à votre source de texte (par exemple Twitter versus des documents juridiques) ou au profil de l'auteur ou l'autrice (adolescent·e versus personne âgée). Cet exercice présente les composants explicites de polarity() afin que vous puissiez les modifier si nécessaire.

Dans la chanson "Lol :)" de Trey Songz, il y a le vers « LOL smiley face, LOL smiley face. » Dans la fonction polarity() de base, « LOL » n'est pas défini comme positif. Pourtant, « LOL » signifie « Laugh Out Loud » et devrait être positif. Vous devez donc ajuster le lexique au contexte du texte, qui inclut l'argot de la pop culture. Si votre analyse contient du texte issu d'un canal spécifique (le « LOL » de Twitter), d'une localisation (le « Wicked Good » de Boston) ou d'une tranche d'âge (le « sick » des ados), vous devrez probablement ajuster le lexique.

Dans cet exercice, vous n'ajustez pas le lexique de subjectivité ni les dictionnaires qdap contenant des modificateurs de valence. Vous examinez plutôt les objets data frame de mots existants afin de pouvoir les modifier dans l'exercice suivant.

Nous avons créé text avec deux extraits des paroles « Crazy in Love » de Beyoncé pour l'exercice.