MulaiMulai sekarang secara gratis

Menilai upaya penulis

Sering kali penulis menggunakan lebih banyak kata ketika mereka lebih bersemangat. Misalnya, penumpang maskapai yang marah akan menulis ulasan lebih panjang jika (dipersepsikan) layanannya lebih buruk. Sebaliknya, penumpang yang kurang emosional mungkin tidak terdorong untuk menghabiskan banyak waktu menulis ulasan. Ulasan yang panjang dapat meningkatkan sentimen keseluruhan karena ulasan tersebut secara bawaan memuat lebih banyak bahasa positif atau negatif seiring bertambahnya panjang ulasan. Latihan pemrograman ini membantu Anda menelaah upaya dan sentimen.

Dalam latihan ini Anda akan memvisualisasikan hubungan antara upaya dan sentimen. Ingat bahwa tibble ulasan sewa Anda berisi id dan bahwa setiap baris mewakili sebuah kata. Akibatnya, count() sederhana terhadap id akan menangkap jumlah kata yang digunakan dalam setiap ulasan. Lalu Anda akan menggabungkan ringkasan ini dengan data positif dan negatif. Pada akhirnya Anda akan membuat scatter plot yang memvisualisasikan panjang ulasan penulis dan hubungannya dengan polaritas.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Analisis Sentimen di R

Lihat Kursus

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Review tidy_reviews and pos_neg
tidy_reviews
pos_neg

pos_neg_pol <- tidy_reviews %>% 
  # Effort is measured as count by id
  ___(___) %>% 
  # Inner join to pos_neg
  ___(___) %>% 
  # Add polarity status
  ___(pol = ___(___, "___", "___"))

# Examine results
pos_neg_pol
Edit dan Jalankan Kode