カーネル密度プロット

カーネル密度プロットについて学んだので、実際に作ってみましょう。ヒストグラムを平滑化したようなものですが、ビン幅の影響を受けない点が異なります。この演習では、感情スコアからカーネル密度プロットを作成します。

この演習ではカーネル密度を2つ描画します。1つは Agamemnon、もう1つは The Wizard of Oz です。どちらも「afinn」レキシコンとinner_join()を行います。「afinn」レキシコンでは用語が -5 から 5 のスコアで付与されています。tidy 形式にすると、どちらの本も単語と対応するスコアが保持されます。

その後、bind_rows()で結果を結合して大きなデータフレームにまとめ、ggplot2でプロットを作成します。

可視化から、どちらの本がよりポジティブ／ネガティブな表現を多く使っているかが分かります。ドロシーにもネガティブな出来事は起きるので重なりはありますが、Agamemnon と比べて The Wizard of Oz のほうがポジティブな言語の確率が高いことを、カーネル密度が示していると推測できます。

すでに ag と oz を Agamemnon と The Wizard of Oz の tidy 版として読み込み、tidytext の "afinn" レキシコンを抽出した afinn を用意しています。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶSentiment Analysis

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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。

ag_afinn <- ag %>% 
  # Inner join to afinn lexicon
  ___(___, by = c("term" = "word"))

oz_afinn <- oz %>% 
  # Inner join to afinn lexicon
  ___ 

# Combine
all_df <- ___(agamemnon = ___, oz = ___, .id = "___")

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