Nuvem de comparação
Neste exercício, você vai criar uma visualização comum para entender a frequência de termos. Especificamente, vai revisar os termos mais frequentes entre os documentos colapsados positivos e negativos. Lembre-se da TermDocumentMatrix all_tdm que você criou antes. Em vez de 1000 avaliações de aluguel, a matriz contém 2 documentos com todas as avaliações separadas pela pontuação de polarity().
Geralmente é mais fácil converter a TDM em uma matriz. A partir daí, basta renomear as colunas. Lembre-se de que a função colnames() é chamada no lado esquerdo do operador de atribuição, como mostrado abaixo.
colnames(OBJECT) <- c("COLUMN_NAME1", "COLUMN_NAME2")
Depois disso, você vai reordenar a matriz para ver as palavras mais positivas e negativas. Revise esses termos para poder responder aos exercícios de conclusão!
Por fim, você vai visualizar os termos usando comparison.cloud().
Este exercicio faz parte do curso
Análise de Sentimentos em R
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Matrix
___
# Column names
colnames(___) <- ___
# Top pos words
order_by_pos <- order(all_tdm_m[, ___], decreasing = ___)
# Review top 10 pos words
all_tdm_m[order_by_pos, ] %>% head(___)
# Top neg words
order_by_neg <- order(___, decreasing = ___)
# Review top 10 neg words
all_tdm_m[___, ] %>% ___