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연습 문제

Bing 감성 극성 분석: 모비 딕 (ggplot2 활용)!

Bing 어휘 사전을 활용한 마지막 연습 문제입니다! 이번 연습 문제에서는 파이프 연산자(%>%)를 사용해 모비 딕의 감성 변화를 시간 순으로 살펴봅니다. 마지막에는 아래 코드 구조를 참고하여 간단한 시각화를 만들어 보겠습니다. 시각화에 대한 자세한 내용은 다음 챕터에서 다룹니다.

ggplot(pivoted_data, aes(index_column, polarity_column)) +
  geom_smooth(se = FALSE)

지침 1/2

undefined XP
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  • moby를 bing 어휘 사전과 이너 조인하세요.
    • inner_join()을 호출하여 티블을 조인하세요.
    • 텍스트의 term 열과 어휘 사전의 word 열을 기준으로 조인합니다.
  • sentiment와 index를 기준으로 집계하세요.
  • 각 감성이 별도의 열을 갖도록 데이터를 재구성하세요.
    • pivot_wider()를 호출하세요.
    • 여러 열로 분리할 기준인 names_from 열은 sentiment입니다.
    • 집계 값이 담긴 values_from 열은 n입니다.
    • 누락된 값을 0으로 채우기 위해 values_fill = 0도 지정하세요.
  • mutate()를 사용하여 polarity 열을 추가하세요. positive 열에서 negative 열을 뺀 값으로 정의합니다.
  • arrange는 마지막 %>%에서 데이터를 확인하기 전에 행을 정렬하는 데 사용됩니다.