단어 영향력, 빈도 분석
데이터를 탐색하는 가장 쉬운 방법 중 하나는 빈도 분석입니다. 단순한 방법이지만, 감성 분석에서는 놀라울 만큼 많은 인사이트를 제공합니다. 이번 연습 문제에서는 막대 그래프를 만들어 보겠습니다. 앞서 사용한 moby와 bing을 이용해 시각화를 구성합니다.
막대를 낮은 값에서 높은 값 순으로 정렬하려면 팩터(factor)를 활용한 트릭을 사용합니다. reorder()를 사용하면 다른 점수 변수를 기준으로 팩터 수준의 순서를 변경할 수 있습니다. 여기서는 팩터 변수 term을 점수 변수 polarity 기준으로 재정렬합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R을 활용한 감성 분석
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
moby_tidy_sentiment <- moby %>%
# Inner join to bing lexicon by term = word
inner_join(bing, by = c("term" = "word")) %>%
# Count by term and sentiment, weighted by count
count(___, ___, wt = ___) %>%
# Pivot sentiment, using n as values
pivot_wider(names_from = ___, values_from = ___, values_fill = ___) %>%
# Mutate to add a polarity column
mutate(polarity = ___ - ___)
# Review
moby_tidy_sentiment