Vrolijke liedjes!

Alleen positieve en negatieve woorden zijn natuurlijk niet genoeg. In deze oefening leer je over valentie-shifters die iets zeggen over de emotionele intentie van de auteur. Eerder paste je polarity() toe op tekst zonder valentie-shifters. In dit voorbeeld zie je versterkings- en ontkenningswoorden in actie.

Onthoud dat een versterkend woord 0,8 toevoegt aan een positief woord in polarity(), waardoor de positieve score 1,8 wordt. Bij negatieve woorden wordt 0,8 afgetrokken, zodat het totaal -1,8 wordt. Daarna wordt de score gedeeld door de wortel uit het totale aantal woorden.

Bekijk het volgende voorbeeld van Frank Sinatra:

"It was a very good year"

"Good" is gelijk aan 1 en "very" voegt nog eens 0,8 toe. Dus 1,8/sqrt(6) resulteert in een polariteit van 0,73.

Een ontkennend woord zoals "not" keert de subjectiviteitsscore om. Bekijk het volgende voorbeeld van Bobby McFerrin:

"Don't worry Be Happy"

"worry" is nu 1 door de ontkenning "don't". Met "happy" erbij, +1, kom je op 2. Met in totaal 4 woorden is 2 / sqrt(4) een polariteitsscore van 1.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Sentimentanalyse in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Bekijk het data frame conversation. Let in de kolom text op valentie-shifters zoals "never".
Pas polarity() toe op de kolom text van conversation om de polariteit voor het hele gesprek te berekenen.
Bereken de polariteitsscores per student en wijs het resultaat toe aan student_pol.
- Roep nogmaals polarity() aan en geef dit keer twee kolommen van conversation door.
- De tekstvariabele is text en de groepeer-variabele is student.
Gebruik scores() op student_pol om de resultaten per student te zien.
De functie counts() toegepast op student_pol toont de polariteit op zinsniveau voor het hele data frame, samen met de geïdentificeerde lexiconwoorden.
Het polariteitsobject student_pol kun je plotten met plot().

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Examine conversation
___

# Polarity - All
___

# Polarity - Grouped
student_pol <- conversation %$%
  ___(___, ___)

# Student results
___

# Sentence by sentence
___

# qdap plot
___

Code bewerken en uitvoeren