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.

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

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

이 연습은 강의의 일부입니다

R을 활용한 감성 분석

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실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

moby_polarity <- moby %>%
  # Inner join to the lexicon
  ___(___, by = c("___" = "___")) %>%
  # Count by sentiment, index
  ___(___, ___) %>%
  # Pivot sentiments wider
  ___(names_from = ___, values_from = ___, values_fill = ___) %>%
  mutate(
    # Add polarity field
    ___ = ___ - ___,
    # Add line number field
    ___ = ___()
  )

코드 편집 및 실행