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연습 문제

불행한 결말? 시간순 극성 분석

때로는 시간의 흐름에 따라 감성을 추적하고 싶을 때가 있습니다. 예를 들어, 광고 캠페인을 진행하는 동안 브랜드 감성을 추적하여 캠페인의 효과를 확인할 수 있습니다. 지난 챕터 말미에서 이와 관련된 몇 가지 예시를 살펴봤습니다.

이번 연습 문제에서는 소설 모비 딕(Moby Dick)을 활용해 시간에 따른 감성 변화를 탐색하는 워크플로를 복습합니다. 책의 행복한 장면에는 긍정적인 단어가 더 많이 등장하고, 어둡거나 슬픈 결말 부분에는 부정적인 언어가 더 많이 사용될 것으로 예상할 수 있습니다. 또한 감성 시계열을 시각적으로 더 보기 좋게 만드는 몇 가지 팁도 살펴보겠습니다.

워크플로는 다음과 같습니다.

  1. 텍스트와 레시콘(lexicon)을 단어 기준으로 내부 조인(inner join)합니다.
  2. 줄(line)별로 감성을 집계합니다.
  3. 각 감성이 별도의 열을 갖도록 데이터를 재구성합니다.
  4. (레시콘에 따라) 긍정 점수에서 부정 점수를 빼서 극성(polarity)을 계산합니다.
  5. 극성 시계열을 시각화합니다.

이 연습 문제는 익숙하게 느껴질 것입니다. Bing 타이디 극성: Call me Ishmael (with ggplot2)! 연습 문제를 확장한 내용입니다.

지침 1/2

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  • 미리 불러온 모비 딕의 타이디 버전인 moby를 bing 레시콘에 inner_join()하세요.
    • 텍스트의 "term" 열과 레시콘의 "word" 열을 기준으로 조인하세요.
  • sentiment와 index를 기준으로 집계하세요.
  • pivot_wider()를 사용해 각 감성이 별도의 열을 갖도록 데이터를 재구성하세요.
    • names_from = sentiment으로 sentiment 열을 참조합니다.
    • values_from = n으로 n 열에서 값을 가져옵니다.
    • values_fill = 0으로 NA를 0으로 채웁니다.
  • mutate()를 사용해 polarity와 line_number 두 열을 추가하세요.
    • polarity는 긍정 점수에서 부정 점수를 뺀 값으로 설정하세요.
    • line_number는 row_number() 함수를 사용해 행 번호로 설정하세요.