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>. 

Let's talk about our feelings

Jump right in! Visualize polarity

TM refresher (I)

TM refresher (II)

How many words do YOU know? Zipf's law & subjectivity lexicon

What is a subjectivity lexicon?

Where can you observe Zipf's law?

Polarity on actual text

Explore qdap's polarity & built-in lexicon

Happy songs!

LOL, this song is wicked good

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?

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!

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

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.
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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.
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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.
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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. 
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<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. 
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<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. 
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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

Data Dude

Revising the comparison cloud

Author effort

Comparisons

Always more analysis can be done!

Let's practice!

Case study: Airbnb reviews - Passo 4: Estrazione delle feature & Passo 5: È il momento dell’analisi... ci siamo quasi!

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

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