Googleレビューのクイックレビュー
Amazon と比較するために、Google の肯定的レビューと否定的レビューの comparison.cloud() を作成することにしました。これにより、前の演習で Amazon のレビューを詳しく読み込んだときほど時間をかけずに、主要な用語を手早く把握できます。
こちらで用意したコーパス all_goog_corpus には、Google の肯定的レビュー500件と否定的レビュー500件が含まれています。ここでは、このコーパスをクリーニングし、賛否両方のレビューで共通する単語を比較する比較クラウドを作成します。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶBag-of-Wordsによるテキストマイニング
演習の手順
Google の賛否レビューからなる all_goog_corpus オブジェクトは、ワークスペースに読み込まれています。
- 事前定義された関数
tm_clean()でall_goog_corpusをクリーニングして、all_goog_corpを作成します。 all_goog_corpを用語-文書行列に変換して、all_tdmを作成します。all_tdmを行列に変換して、all_mを作成します。all_mからcomparison.cloud()を作成します。max.wordsは100に設定します。colors引数はすでに指定されています。
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。
# Create all_goog_corp
___ <- ___
# Create all_tdm
___ <- ___
# Create all_m
___ <- ___
# Build a comparison cloud
___(___,
max.words = ___,
colors = c("#F44336", "#2196f3"))