रडार चार्ट
क्या आपको Plutchik's wheel of emotion याद है? NRC लेक्सिकॉन में उस पहिए की पहली रिंग से जुड़ी 8 भावनाएँ होती हैं। पहले आपने इन्हीं 8 प्राथमिक भावनाओं के अनुसार comparison.cloud() बनाया था। अब आप इस अभ्यास में पहिए जैसे ही एक रडार चार्ट बनाएँगे।
radarchart बहुआयामी डेटा (कम से कम 3 आयाम) का द्वि-आयामी निरूपण है। यहाँ किसी किताब के लिए अलग-अलग भावनाओं की गिनती चार्ट में दिखाई जाती है। रडार चार्ट की मदद से आप सभी 8 भावनाओं को एक साथ देख सकते हैं।
जैसा पहले किया था, हमने "nrc" लेक्सिकॉन को nrc नाम से और moby_huck को लोड किया है, जो Moby Dick और Huck Finn दोनों का मिला हुआ टाइडी संस्करण है।
इस अभ्यास में आप फिर से grepl() के नेगेटेड रूप का उपयोग करेंगे ताकि चार्ट से "positive|negative" इमोशनल क्लासेस हट जाएँ। ताज़ा करने के लिए एक उदाहरण देखें:
object <- tibble %>%
filter(!grepl("positive|negative", column_name))
यह अभ्यास pivot_wider() को फिर से उपयोग में लाता है, जो गिनी गई इमोशनल शब्दों को पुनर्व्यवस्थित करता है। ताज़ा करने के लिए datacamp नाम का यह कच्चा डेटा देखें।
| people | food | like |
|---|---|---|
| Nicole | bread | 78 |
| Nicole | salad | 66 |
| Ted | bread | 99 |
| Ted | salad | 21 |
अगर आप pivot_wider() को datacamp %>% pivot_wider(names_from = people, values_from = like) की तरह लागू करें, तो डेटा ऐसा दिखेगा।
| food | Nicole | Ted |
|---|---|---|
| bread | 78 | 99 |
| salad | 66 | 21 |
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Sentiment Analysis
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Review tail of moby_huck
moby_huck[___:___,]
# Perform join
scores <- moby_huck %>%
# Inner join to lexicon
___(___, by = c("___" = "___"))
# Filter, count and spread the data
scores %>%
# Drop positive or negative sentiments
___(!___("___|___", ___)) %>%
# Count by book and sentiment
count(___, ___) %>%
# Pivot book, using n as values
pivot_wider(names_from = ___, values_from = ___, values_fill = ___)