Une fin malheureuse ? Polarité chronologique
Parfois, vous souhaitez suivre le sentiment au fil du temps. Par exemple, lors d'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 le flux de travail pour explorer le sentiment dans le temps en utilisant le roman Moby Dick. On peut s'attendre à ce que les moments heureux contiennent davantage de mots positifs que négatifs. À l'inverse, les passages sombres ou une fin triste utilisent généralement un langage plus négatif. Vous verrez aussi quelques astuces pour rendre votre série temporelle de sentiment plus lisible visuellement.
Rappelez-vous que le flux de travail est le suivant :
- Faire une jointure interne du texte avec le lexique par mot.
- Compter les sentiments par ligne.
- Remodeler les données pour que chaque sentiment ait sa propre colonne.
- (Selon le lexique) Calculer la polarité comme score positif moins score négatif.
- Tracer la série temporelle de la polarité.
Cet exercice devrait vous sembler familier : il prolonge « Bing tidy polarity: Call me Ishmael (with ggplot2)! ».
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Analyse de sentiments en R</cours>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
___ = ___()
)