Google 리뷰 빠른 점검
Amazon과 비교할 수 있도록 Google의 긍정 리뷰와 부정 리뷰로 comparison.cloud()를 만들기로 했어요. 이렇게 하면 이전 연습 문제에서 Amazon 리뷰를 자세히 살펴보는 데 들였던 시간만큼 투자하지 않고도 주요 키워드를 빠르게 파악할 수 있습니다.
여기서는 Google에 대한 긍정 500개와 부정 500개의 리뷰가 담긴 코퍼스 all_goog_corpus를 제공했습니다. 이제 이 코퍼스를 정제하고, 찬반 리뷰에서 공통으로 나타나는 단어를 비교하는 비교 클라우드를 만들어 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Bag-of-Words 텍스트 마이닝
연습 안내
all_goog_corpus 객체( Google의 찬반 리뷰로 구성됨)가 작업 공간에 로드되어 있습니다.
- 미리 정의된
tm_clean()함수로all_goog_corpus를 정제해all_goog_corp를 만드세요. all_goog_corp을 용어-문서 행렬로 변환해all_tdm을 만드세요.all_tdm을 행렬로 변환해all_m을 만드세요.all_m으로부터comparison.cloud()를 만드세요.max.words는100으로 설정하세요.colors인수는 이미 지정되어 있습니다.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create all_goog_corp
___ <- ___
# Create all_tdm
___ <- ___
# Create all_m
___ <- ___
# Build a comparison cloud
___(___,
max.words = ___,
colors = c("#F44336", "#2196f3"))