Stressed Out!

Aqui você vai ajustar as palavras negativas para refletir melhor o texto específico. Em seguida, vai comparar as pontuações básicas e personalizadas de polarity().

Uma música famosa do Twenty One Pilots se chama "Stressed Out". Ao ler a letra, você percebe que a canção fala de nostalgia da juventude. No geral, a maioria diria que a polaridade é negativa. A letra menciona repetidamente estresse, medos e fingimento.

Vamos comparar a letra usando o léxico de subjetividade padrão e também um personalizado.

Para começar, você precisa verificar se o léxico de subjetividade key.pol já não contém o termo que você quer adicionar. Uma forma de checar é com grep(). A função grep() retorna a linha que contém caracteres que correspondem a um padrão de busca. Eis um exemplo usado ao indexar:

data_frame[grep("search_pattern", data_frame$column), ]

Depois de verificar que a gíria ou nova palavra ainda não está no léxico key.pol, você precisa adicioná-la. O código abaixo usa sentiment_frame() para construir o novo léxico. No código, sentiment_frame() recebe o vetor original de palavras positivas, positive.words. Em seguida, as negative.words originais são concatenadas a "smh" e "kappa", ambas consideradas gírias negativas. Embora você possa definir os pesos positivo e negativo, o padrão é 1 e -1, então eles não são incluídos abaixo.

custom_pol <- sentiment_frame(positive.words, c(negative.words, "hate", "pain"))

Agora você está pronto para aplicar a polaridade e ela fará referência ao léxico de subjetividade personalizado!

Este exercicio faz parte do curso

Análise de Sentimentos em R

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Instruções do exercicio

Criamos stressed_out, que contém a letra da música "Stressed Out", do Twenty One Pilots.

Use polarity() em stressed_out para ver a pontuação padrão.
Verifique key.pol para quaisquer palavras que contenham "stress". Use grep() para indexar o data frame pesquisando na coluna x.
Crie custom_pol como um novo data frame de sentimento.
- Chame sentiment_frame() e passe positive.words como primeiro argumento, sem concatenar novos termos.
- Depois, use c() para combinar negative.words com os novos termos "stressed" e "turn back".
Aplique polarity() novamente em stressed_out com o parâmetro adicional polarity.frame = custom_pol para comparar como as novas palavras alteram a pontuação para uma representação mais fiel da música.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# stressed_out has been pre-defined
head(stressed_out)

# Basic lexicon score
___(___)

# Check the subjectivity lexicon
___[___("stress", x)]

# New lexicon
custom_pol <- ___(___, c(negative.words, "___", "___"))

# Compare new score
___(___, polarity.frame = ___)

Editar e Executar Código