Nel primo capitolo imparerai ad applicare la funzione di sentiment di qdap chiamata <a href=https://www.rdocumentation.org/packages/qdap/topics/polarity> polarity() </a>. 

Parliamo delle nostre emozioni

ButtaTi subito! Visualizza la polarità

Ripasso TM (I)

Ripasso su TM (II)

Quante parole conosci TU? Legge di Zipf e lessico di soggettività

Che cos’è un lessico di soggettività?

Dove puoi osservare la legge di Zipf?

Polarità su testo reale

Esplora la polarity di qdap e il lessico integrato

Canzoni felici!

LOL, questa canzone è wicked good

Stressed Out!

Veloce e pratico: punteggio di polarità

Nel secondo capitolo esplorerai 3 lessici di soggettività da tidytext. Poi eseguirai un inner join per attribuire un punteggio ad alcuni testi.

La ruota delle emozioni di Plutchik, polarità vs. sentimento

Una teoria dell’emozione

DTM vs. matrice tidytext

Ottenere i lessici di sentiment

Lessico Bing con spiegazione dell'inner join

Polarità tidy con Bing: esempio semplice

Polarità tidy con Bing: conta e fai il pivot della balena bianca

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

Metodologie AFINN e NRC in maggior dettaglio

AFINN: sono il tuo Huckleberry

Lo straordinario mago di NRC

Sentiment Analysis con tidytext

Crea visualizzazioni efficaci a partire dall’output della tua sentiment analysis.

Trucchetto da salotto o qualcosa che vale la pena?

Insight reale?

Finale infelice? Polarità cronologica

Impatto delle parole, analisi di frequenza

Introspezione con l'analisi del sentiment

Dividi e conquista: usare la polarità per una comparison cloud

Introspezione emotiva

Confronta e metti a contrasto un grafico a barre impilate

Interpretare le visualizzazioni

Grafico di densità kernel

Box plot

Grafico radar

Treemap per gruppi di documenti

Visualizzare il sentiment

La tua proprietà è un buon affitto? Cosa cercano le persone in un buon alloggio?

Ripasso del flusso di lavoro per il text mining

Fase 1: Che cosa vuoi scoprire?

Passo 2: Identifica le fonti di testo

Esamina velocemente la polarità di base

Passo 3: Organizza (e pulisci) il testo

Crea corpora basati sulla polarità

Crea un Tidy Text Tibble!

Confronta Tidy Sentiment con Qdap Polarity

Passo 4: Estrazione delle feature & Passo 5: È il momento dell’analisi... ci siamo quasi!

Valutare l'impegno dell'autore

Comparison Cloud

Comparison Cloud scalata

Passo 6: Arriva a una conclusione

Conferma una conclusione attesa

Scegli un insight meno scontato

Ora tocca a te!

Caso di studio: recensioni Airbnb

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

Aggiungi l’analisi del sentiment al tuo toolkit di text mining! La sentiment analysis è usata dai text miner in marketing, politica, assistenza clienti e non solo. In questo corso imparerai a riconoscere linguaggio positivo e negativo, intenzioni emotive specifiche e a creare visualizzazioni efficaci. Partirai con un’introduzione al punteggio di polarità usando la funzione di qdap `sentiment`, e lungo il percorso consoliderai la comprensione della legge di Zipf e dei lessici di soggettività.
<br><br>
Il sentiment, e il linguaggio usato per esprimerlo, è complesso e sfumato. Si basa su linguistica, sociologia e psicologia, oltre che su cultura e gergo. Il secondo capitolo del corso ti aiuta a orientarti tra queste difficoltà usando la ruota delle emozioni di Plutchik e organizza il lavoro con Tidytext del Tidyverse.
<br><br>
Trasformare la tua sentiment analysis in visualizzazioni chiare ti aiuterà a costruire una narrazione efficace e a condividere le tue intuizioni con il resto dell’azienda. Il terzo capitolo del corso ti mostra come visualizzare la sentiment analysis e ti porta oltre le word cloud per creare grafici semplici e d’impatto che raccontino la storia completa dei tuoi dati.
<br><br>
Concluderai il corso mettendo alla prova tutto ciò che hai imparato con un caso di studio. Usando le recensioni di Airbnb, esplorerai cosa cercano davvero le persone in un buon alloggio in affitto.

<h2>Migliora le tue abilità nel text mining </h2>
Aggiungi l'analisi del sentiment al tuo kit di strumenti per il text mining! L'analisi del sentiment viene usata dai text miner nel marketing, nella politica, nel servizio clienti e in altri campi. In questo corso imparerai a riconoscere il linguaggio positivo e negativo, le intenzioni emotive specifiche e a creare visualizzazioni coinvolgenti. Inizierai con un'introduzione al punteggio di polarità usando la funzione sentiment di qdap e, lungo il percorso, capirai meglio la legge di Zipf e i lessici di soggettività. 
<br><br>
<h2>Usa Tidytext per fare l'analisi del sentiment </h2>
I sentimenti e il linguaggio che usiamo per esprimerli sono complicati e pieni di sfumature. Si basa sulla linguistica, la sociologia e la psicologia, oltre che sulla cultura e lo slang. Il secondo capitolo di questo corso ti aiuta a superare queste difficoltà usando la ruota delle emozioni di Plutchik e a organizzare il tuo lavoro con Tidytext di Tidyverse. 
<br><br>
<h2>Migliora le tue intuizioni con le visualizzazioni dell'analisi del sentiment </h2>
Trasformare la tua analisi del sentiment in visualizzazioni di dati chiare ti aiuterà a creare una narrazione più chiara e a condividere le tue intuizioni con il resto dell'azienda. Il terzo capitolo di questo corso ti mostra come visualizzare la tua analisi del sentiment e ti porta oltre le nuvole di parole per creare grafici semplici e di grande impatto che raccontano tutta la storia dei tuoi dati. 
<br><br>
Finirete il corso mettendo alla prova tutte le vostre conoscenze con un caso di studio. Grazie alle recensioni su Airbnb, scoprirai cosa cercano davvero le persone in un buon alloggio in affitto. 

Text Mining with Bag-of-Words in R

Impara l'analisi del sentiment identificando linguaggio positivo e negativo e creando visualizzazioni.

Sentiment Analysis in R

Impara l'analisi del sentiment identificando il linguaggio positivo e negativo, le intenzioni emotive specifiche e creando visualizzazioni accattivanti.

Estrazione del testo in R

Fase 1: Che cosa vuoi scoprire?

Sentiment Analysis in R

esercizio interattivo pratico