Polaridade em texto real
Até aqui, você aprendeu os componentes básicos para avaliar a intenção positiva ou negativa em um texto. Lembre-se dos pontos abaixo para ganhar confiança nos seus resultados.
- O léxico de subjetividade é uma lista pré-definida de palavras associadas a emoções ou a sentimentos positivos/negativos.
- Você não precisa listar todas as palavras em um léxico de subjetividade porque a lei de Zipf descreve a expressão humana.
Uma forma rápida de começar é usar a função polarity(), que já vem com um léxico de subjetividade embutido.
A função varre o texto para identificar palavras presentes no léxico. Em seguida, cria um aglomerado em torno de uma palavra de subjetividade identificada. Dentro desse aglomerado, os valence shifters ajustam a pontuação. Valence shifters são palavras que ampliam ou negam a intenção emocional da palavra de subjetividade. Por exemplo, "well known" é positivo, enquanto "not well known" é negativo. Aqui, "not" é um termo de negação e reverte a intenção emocional de "well known". Em contraste, "very well known" emprega um intensificador, aumentando a intenção positiva.
A função polarity() então calcula uma pontuação usando os termos de subjetividade, os valence shifters e o número total de palavras no trecho. Este exercício demonstra um cálculo simples de polaridade. No próximo vídeo, vamos olhar por baixo do capô do polarity() para mais detalhes.
Este exercicio faz parte do curso
Análise de Sentimentos em R
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Example statement
positive <- "DataCamp courses are good for learning"
# Calculate polarity of statement
(pos_score <-___(___))