Canzoni felici!

Ovviamente, solo parole positive e negative non bastano. In questo esercizio imparerai i valence shifters, che rivelano l’intento emotivo dell’autore. In precedenza hai applicato polarity() a testo senza valence shifters. In questo esempio vedrai all’opera parole di amplificazione e negazione.

Ricorda che una parola di amplificazione aggiunge 0.8 a una parola positiva in polarity(), quindi il punteggio positivo diventa 1.8. Per le parole negative si sottrae 0.8, quindi il totale diventa -1.8. Poi il punteggio viene diviso per la radice quadrata del numero totale di parole.

Considera il seguente esempio di Frank Sinatra:

"It was a very good year"

"Good" vale 1 e "very" aggiunge altri 0.8. Quindi, 1.8/sqrt(6) dà come risultato una polarità di 0.73.

Una parola di negazione come "not" invertirà il punteggio di soggettività. Considera il seguente esempio di Bobby McFerrin:

"Don't worry Be Happy"

"worry" ora vale 1 grazie alla negazione "don't". Aggiungendo "happy", +1, si ottiene 2. Con 4 parole in totale, 2 / sqrt(4) equivale a un punteggio di polarità pari a 1.

Questo esercizio fa parte del corso

Sentiment Analysis in R

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Istruzioni dell'esercizio

Esamina il data frame della conversazione, conversation. Nota i valence shifters come "never" nella colonna text.
Applica polarity() alla colonna text di conversation per calcolare la polarità dell’intera conversazione.
Calcola i punteggi di polarità per studente, assegnando il risultato a student_pol.
- Chiama di nuovo polarity(), questa volta passando due colonne di conversation.
- La variabile di testo è text e la variabile di raggruppamento è student.
Per vedere i risultati a livello di studente, usa scores() su student_pol.
La funzione counts() applicata a student_pol stamperà la polarità a livello di frase per l’intero data frame insieme alle parole del lessico identificate.
L’oggetto di polarità, student_pol, può essere rappresentato graficamente con plot().

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Examine conversation
___

# Polarity - All
___

# Polarity - Grouped
student_pol <- conversation %$%
  ___(___, ___)

# Student results
___

# Sentence by sentence
___

# qdap plot
___

Modifica ed esegui il codice