Divide & conquer: तुलना क्लाउड के लिए polarity का उपयोग
अब जबकि आपने देखा कि polarity का उपयोग करके किसी कॉर्पस को कैसे विभाजित किया जा सकता है, तो आइए इसे करके देखते हैं! यह कोड आपको sentiment के आधार पर कॉर्पस को बाँटने में मदद करेगा, ताकि आप पूरे टेक्स्ट को एक साथ देखने के बजाय उसके उपसमूहों में गहराई से झाँक सकें.
आपके R सत्र में oz_pol मौजूद है, जिसे "The Wonderful Wizard of Oz" पर polarity() चलाकर बनाया गया है.
सुविधा के लिए, हमने pol_subsections() नाम का एक सरल कस्टम फंक्शन बनाया है जो polarity स्कोर के आधार पर कॉर्पस को विभाजित करता है. सबसे पहले, यह फंक्शन ऐसा data frame लेता है जिसकी हर पंक्ति कॉर्पस का एक वाक्य या डॉक्यूमेंट हो. फिर data frame को वहाँ-वहाँ subset किया जाता है जहाँ polarity के मान 0 से बड़े या 0 से छोटे हों. अंत में, positive और negative वाक्यों (जिनकी polarity शून्य नहीं है) को collapse पैरामीटर के साथ paste किया जाता है, ताकि सभी terms एक सिंगल कॉर्पस में समूहित हो जाएँ. आख़िर में, इन दो डॉक्यूमेंट्स को जोड़कर दो अलग-अलग डॉक्यूमेंट्स का एक सिंगल वेक्टर बना दिया जाता है.
pol_subsections <- function(df) {
x.pos <- subset(df$text, df$polarity > 0)
x.neg <- subset(df$text, df$polarity < 0)
x.pos <- paste(x.pos, collapse = " ")
x.neg <- paste(x.neg, collapse = " ")
all.terms <- c(x.pos, x.neg)
return(all.terms)
}
इस चरण पर आपने neutral वाक्यों को हटा दिया है और अब आप बचे हुए टेक्स्ट को व्यवस्थित करने पर ध्यान देना चाहते हैं. इस अभ्यास में हम फिर %>% ऑपरेटर का उपयोग करेंगे ताकि ऑब्जेक्ट्स को फंक्शंस में आगे पास किया जा सके. थोड़ी सफाई के बाद, विजुअल बनाने के लिए comparison.cloud() का उपयोग करें.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Sentiment Analysis
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
oz_df <- oz_pol$all %>%
# Select text.var as text and polarity
___(text = ___, polarity = ___)
# Apply custom function pol_subsections()
all_terms <- ___(___)
all_corpus <- all_terms %>%
# Source from a vector
___() %>%
# Make a volatile corpus
___()