In the first chapter, you will learn how to apply qdap's sentiment function called <a href=https://www.rdocumentation.org/packages/qdap/topics/polarity> polarity() </a>. 

Mari membicarakan perasaan kita

Langsung praktik! Visualisasikan polaritas

Ulasan TM (I)

Ulangan TM (II)

Berapa banyak kata yang Anda ketahui? Hukum Zipf & leksikon subjektivitas

Apa itu subjectivity lexicon?

Di mana Anda dapat mengamati hukum Zipf?

Polarity pada teks sebenarnya

Jelajahi polarity qdap & leksikon bawaan

Lagu yang membahagiakan!

LOL, lagu ini keren banget

Stressed Out!

Fast & Dirty: Polarity scoring

In the second chapter you will explore 3 subjectivity lexicons from tidytext.  Then you will do an inner join to score some text.

Plutchik's wheel of emotion, polarity vs. sentiment

One theory of emotion

DTM vs. tidytext matrix

Getting Sentiment Lexicons

Bing lexicon with an inner join explanation

Bing tidy polarity: Simple example

Bing tidy polarity: Count & pivot the white whale

Bing tidy polarity: Call me Ishmael (with ggplot2)!

AFINN & NRC methodologies in more detail

AFINN: I'm your Huckleberry

The wonderful wizard of NRC

Sentiment Analysis the tidytext Way

Make compelling visuals with your sentiment output.

Parlor trick or worthwhile?

Real insight?

Unhappy ending? Chronological polarity

Word impact, frequency analysis

Introspection using sentiment analysis

Divide & conquer: Using polarity for a comparison cloud

Emotional introspection

Compare & contrast stacked bar chart

Interpreting visualizations

Kernel density plot

Box plot

Radar chart

Treemaps for groups of documents

Visualizing Sentiment

Is your property a good rental?  What do people look for in a good rental?

Refresher on the text mining workflow

Step 1: What do you want to know?

Step 2: Identify Text Sources

Quickly examine the basic polarity

Step 3: Organize (& clean) the text

Create Polarity Based Corpora

Create a Tidy Text Tibble!

Compare Tidy Sentiment to Qdap Polarity

Step 4: Feature Extraction & Step 5: Time for analysis... almost there!

Assessing author effort

Comparison Cloud

Scaled Comparison Cloud

Step 6: Reach a conclusion

Confirm an expected conclusion

Choose a less expected insight

Your turn!

Case study: Airbnb reviews

Line by line polarity for 4 books

4 books as a tidy data frame

4 books as DocumentTermMatrices

Polarity scores of Boston Airbnb reviews

Housing rental reviews from Airbnb in Boston

Tambahkan analisis sentimen ke perlengkapan penambangan teks Anda! Analisis sentimen digunakan oleh penambang teks dalam pemasaran, politik, layanan pelanggan, dan bidang lainnya. Di kursus ini Anda akan belajar mengidentifikasi bahasa positif dan negatif, maksud emosional spesifik, serta membuat visualisasi yang meyakinkan. Anda akan mulai dengan pengantar penilaian polaritas menggunakan fungsi sentiment milik qdap, dan akan memperdalam pemahaman tentang hukum Zipf dan leksikon subjektivitas sepanjang pembelajaran.
<br><br>
Sentimen, dan bahasa yang digunakan untuk mengungkapkannya, bersifat rumit dan bernuansa. Ini berlandaskan linguistik, sosiologi, dan psikologi, serta budaya dan bahasa gaul. Bab kedua dalam kursus ini membantu Anda menavigasi tantangan tersebut menggunakan roda emosi Plutchik, dan menata pekerjaan Anda menggunakan Tidytext dari Tidyverse.
<br><br>
Mengubah analisis sentimen Anda menjadi visualisasi data yang jelas akan membantu Anda membangun narasi yang lebih kuat dan membagikan wawasan kepada seluruh tim bisnis. Bab ketiga dari kursus ini menunjukkan cara memvisualisasikan analisis sentimen, dan membawa Anda melampaui word cloud untuk membuat grafik sederhana namun berdampak yang menceritakan keseluruhan kisah data Anda.
<br><br>
Anda akan menutup kursus ini dengan menguji semua pengetahuan melalui sebuah studi kasus. Dengan menggunakan ulasan Airbnb, Anda akan menelusuri apa yang sebenarnya dicari orang dalam sebuah sewa properti yang baik.

<h2>Perluas Kemampuan Anda dalam Tekst Mining </h2>
Tambahkan analisis sentimen ke dalam alat pemrosesan teks Anda! Analisis sentimen digunakan oleh para penambang teks dalam bidang pemasaran, politik, layanan pelanggan, dan bidang lainnya. Dalam kursus ini, Anda akan belajar mengidentifikasi bahasa positif dan negatif, niat emosional yang spesifik, dan membuat visualisasi yang menarik. Anda akan memulai dengan pengenalan tentang penilaian polaritas menggunakan fungsi sentimen qdap, dan akan memperdalam pemahaman Anda tentang Hukum Zipf dan leksikon subjektivitas sepanjang proses. 
<br><br>
<h2>Gunakan Tidytext untuk Melakukan Analisis Sentimen </h2>
Perasaan, dan bahasa yang digunakan untuk mengungkapkannya, adalah hal yang rumit dan penuh nuansa. Hal ini didasarkan pada linguistik, sosiologi, dan psikologi, serta budaya dan bahasa gaul. Bab kedua dalam kursus ini membantu Anda mengatasi kesulitan-kesulitan tersebut dengan menggunakan Roda Emosi Plutchik, dan mengorganisir pekerjaan Anda menggunakan Tidytext dari Tidyverse. 
<br><br>
<h2>Perkuat Wawasan Anda dengan Visualisasi Analisis Sentimen </h2>
Mengubah analisis sentimen Anda menjadi visualisasi data yang jelas akan membantu Anda menciptakan narasi yang lebih jelas dan berbagi wawasan Anda dengan seluruh tim bisnis. Bab ketiga dari kursus ini akan menunjukkan kepada Anda cara memvisualisasikan analisis sentimen Anda, dan membawa Anda melampaui word clouds untuk menciptakan grafik sederhana namun berdampak yang menggambarkan secara utuh cerita dari data Anda. 
<br><br>
Anda akan menyelesaikan kursus ini dengan menguji semua pengetahuan Anda melalui studi kasus. Dengan menggunakan ulasan Airbnb, Anda akan mengetahui apa yang sebenarnya dicari orang dalam sebuah penyewaan yang baik. 

Text Mining with Bag-of-Words in R

Pelajari analisis sentimen dengan mengenali bahasa positif dan negatif serta membuat visualisasi menarik.

Analisis Sentimen di R

Pelajari analisis sentimen dengan mengidentifikasi bahasa positif dan negatif, niat emosional spesifik, dan membuat visualisasi yang menarik.

Pencarian Teks di R

Apa itu subjectivity lexicon?

Analisis Sentimen di R

Latihan interaktif praktis