Stressed Out!

यहाँ आप दिए गए टेक्स्ट के हिसाब से नकारात्मक शब्दों को समायोजित करेंगे. इसके बाद आप बेसिक और कस्टम polarity() स्कोर की तुलना करेंगे.

Twenty One Pilots का एक लोकप्रिय गाना "Stressed Out" है. अगर आप इसके बोल देखें, तो पता चलता है कि यह युवावस्था की यादों पर है. कुल मिलाकर, ज़्यादातर लोग कहेंगे कि इसकी polarity नकारात्मक है. बोलों में बार-बार stress, डर और दिखावा/बहाना करने का ज़िक्र आता है.

चलिए, गाने के बोलों को डिफॉल्ट subjectivity lexicon और एक कस्टम lexicon, दोनों से तुलना करते हैं.

शुरू करने के लिए, आपको जाँच करनी है कि key.pol subjectivity lexicon में वह टर्म पहले से मौजूद तो नहीं है जिसे आप जोड़ना चाहते हैं. जाँचने का एक तरीका है grep(). grep() फंक्शन उस पंक्ति को लौटाता है जिसमें सर्च पैटर्न से मिलते हुए कैरेक्टर्स हों. इंडेक्सिंग करते समय उपयोग का एक उदाहरण नीचे दिया है.

data_frame[grep("search_pattern", data_frame$column), ]

स्लैंग या नया शब्द key.pol lexicon में पहले से नहीं है, यह सत्यापित करने के बाद आपको उसे जोड़ना होगा. नीचे दिया कोड नया lexicon बनाने के लिए sentiment_frame() का उपयोग करता है. इस कोड में sentiment_frame() मूल positive शब्द वेक्टर positive.words को स्वीकार करता है. अगला, मूल negative.words को "smh" और "kappa" के साथ concatenate किया जाता है, जिन्हें नकारात्मक स्लैंग माना जाता है. हालाँकि आप positive और negative weights घोषित कर सकते हैं, लेकिन डिफॉल्ट 1 और -1 है, इसलिए उन्हें नीचे शामिल नहीं किया गया है.

custom_pol <- sentiment_frame(positive.words, c(negative.words, "hate", "pain"))

अब आप polarity लागू करने के लिए तैयार हैं, और यह आपके कस्टम subjectivity lexicon को रेफरेंस करेगा!