Comparison Cloud
Latihan ini akan membuat visual umum agar Anda memahami frekuensi istilah. Secara khusus, Anda akan meninjau istilah-istilah yang paling sering muncul dari dokumen gabungan positif dan negatif. Ingat kembali TermDocumentMatrix all_tdm yang Anda buat sebelumnya. Alih-alih 1000 ulasan sewa, matriks tersebut berisi 2 dokumen yang memuat semua ulasan yang dipisahkan oleh skor polarity().
Biasanya lebih mudah mengubah TDM menjadi matriks. Dari sana, Anda cukup mengganti nama kolomnya. Ingat bahwa fungsi colnames() dipanggil di sisi kiri operator penugasan seperti ditunjukkan di bawah ini.
colnames(OBJECT) <- c("COLUMN_NAME1", "COLUMN_NAME2")
Setelah selesai, Anda akan menyusun ulang matriks untuk melihat kata-kata yang paling positif dan negatif. Tinjau istilah-istilah ini agar Anda dapat menjawab latihan kesimpulan!
Terakhir, Anda akan memvisualisasikan istilah-istilah tersebut menggunakan comparison.cloud().
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Analisis Sentimen di R
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# Matrix
___
# Column names
colnames(___) <- ___
# Top pos words
order_by_pos <- order(all_tdm_m[, ___], decreasing = ___)
# Review top 10 pos words
all_tdm_m[order_by_pos, ] %>% head(___)
# Top neg words
order_by_neg <- order(___, decreasing = ___)
# Review top 10 neg words
all_tdm_m[___, ] %>% ___