Ocena zaangażowania autora
Autorzy często piszą więcej, gdy są bardziej zaangażowani emocjonalnie. Na przykład rozgniewany pasażer linii lotniczych zostawia dłuższą recenzję, im gorsza była (jego zdaniem) obsługa. Z kolei mniej poruszony pasażer może nie czuć potrzeby, by poświęcać dużo czasu na pisanie. Długie recenzje mogą zawyżać ogólny wynik sentymentu, ponieważ im dłuższa recenzja, tym więcej zawiera pozytywnego lub negatywnego języka. To ćwiczenie pomaga zbadać zależność między zaangażowaniem a sentymentem.
W tym ćwiczeniu zwizualizujesz tę zależność. Pamiętaj, że twoja tabela tibble z recenzjami wynajmu zawiera kolumnę id, a każdy wiersz reprezentuje jedno słowo. Dlatego proste wywołanie count() na kolumnie id pozwoli uchwycić liczbę słów użytych w każdej recenzji. Następnie połączysz to podsumowanie z danymi o polaryzacji. Na koniec stworzysz wykres punktowy, który pokaże związek między długością recenzji a jej polaryzacją.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza sentymentu w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Review tidy_reviews and pos_neg
tidy_reviews
pos_neg
pos_neg_pol <- tidy_reviews %>%
# Effort is measured as count by id
___(___) %>%
# Inner join to pos_neg
___(___) %>%
# Add polarity status
___(pol = ___(___, "___", "___"))
# Examine results
pos_neg_pol