比較クラウド
この演習では、用語の出現頻度を理解するための一般的な可視化を作成します。具体的には、ポジティブとネガティブの文書を結合した2つの文書から、最も頻出する用語を確認します。先ほど作成した TermDocumentMatrix all_tdm を思い出してください。1000件のレンタルレビューが入っているのではなく、polarity() スコアによって分けられた全レビューを含む2つの文書が格納されています。
通常、TDMは行列に変換すると扱いやすくなります。そこから列名を付け直します。下記のように、代入演算子の左側で colnames() を呼び出すことを思い出してください。
colnames(OBJECT) <- c("COLUMN_NAME1", "COLUMN_NAME2")
変換が終わったら、最もポジティブな単語とネガティブな単語が見えるように、行列を並べ替えます。結論の演習に答えられるよう、これらの用語をよく確認してください。
最後に、comparison.cloud() を使って用語を可視化します。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶSentiment Analysis
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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[___, ] %>% ___