एक Tidy Text Tibble बनाएँ!
चूँकि आपने tidy principles के बारे में सीखा है, यह कोड आपके डेटा को एक tibble में व्यवस्थित करने में मदद करता है ताकि आप tidyverse के भीतर काम कर सकें!
पहले आपने सीखा था कि TermDocumentMatrix() ऑब्जेक्ट पर tidy() लगाने से TDM एक tibble में बदल जाता है। इस अभ्यास में आप comments नाम के रिव्यू कॉलम से सीधे word डेटा बनाएँगे।
सबसे पहले आप unnest_tokens() का उपयोग करेंगे ताकि टेक्स्ट lowercase में आ जाए और रिव्यूज़ को एक-एक शब्द में tokenize किया जा सके.
कभी-कभी किसी कॉर्पस के हर समूह के अंदर मूल शब्द क्रम को कैप्चर करना उपयोगी होता है। ऐसा करने के लिए mutate() का उपयोग करें। mutate() में आप seq_along() का इस्तेमाल करेंगे ताकि 1 से लेकर ऑब्जेक्ट की लंबाई तक की संख्या-श्रृंखला बने। इससे शब्द जिस क्रम में लिखे गए थे, वह क्रम सुरक्षित रहेगा।
tm पैकेज में आप stopwords हटाने के लिए removeWords() का उपयोग करते हैं। tidyverse में आपको पहले stop words lexicon लोड करना होता है और फिर tidy text data frame और stopwords के बीच anti_join() लगाना होता है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Sentiment Analysis
अभ्यास निर्देश
tidy_reviewsबनाएँ: मूल reviews ऑब्जेक्टbos_reviewsको पाइप (%>%) करकेunnest_tokens()फंक्शन में भेजें। एक नया कॉलम नामwordपास करें औरcommentsकॉलम डिक्लेयर करें। याद रखें, tidyverse में$या quotes की ज़रूरत नहीं होती.- एक नया वैरिएबल tidy तरीके से बनाएँ!
tidy_reviewsको फिर से लिखें:tidy_reviewsकोgroup_byमेंidकॉलम के साथ पाइप करें। फिर उसे%>%करकेmutate()में भेजें।mutateके अंदर नया वैरिएबलoriginal_word_orderबनाएँ जोseq_along(word)के बराबर हो। - tibble
tidy_reviewsको प्रिंट करें. - तैयार "SMART" stopwords अपने R सेशन में
data("stop_words")से लोड करें. tidy_reviewsको overwrite करें: मूलtidy_reviewsको%>%के साथanti_join()में पास करें।anti_join()के अंदर predeterminedstop_wordslexicon पास करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Vector to tibble
tidy_reviews <- bos_reviews %>%
___(___, ___)
# Group by and mutate
tidy_reviews <- tidy_reviews %>%
___(___) %>%
___(original_word_order = ___(___))
# Quick review
___
# Load stopwords
___
# Perform anti-join
tidy_reviews_without_stopwords <- tidy_reviews %>%
___(___)