Polaridade tidy com Bing: Exemplo simples

Agora que você entende o básico de um inner join, vamos aplicar isso ao léxico "Bing". Lembre-se de que a função inner_join() vem do dplyr e que o objeto de léxico é obtido usando a função get_sentiments() do tidytext.

O léxico Bing rotula palavras como positivas ou negativas. Nos próximos três exercícios, você vai interagir com esse léxico específico. Para usar get_sentiments(), passe uma string como "afinn", "bing", "nrc" ou "loughran" para baixar o léxico desejado.

Fluxo de trabalho do inner join:

Obtenha o léxico correto usando get_sentiments().
Passe o léxico e o texto em formato tidy para inner_join().
Para que inner_join() funcione, deve existir um nome de coluna em comum. Se não houver, declare-os com um parâmetro adicional, by, igual a c com os nomes das colunas como abaixo.

object <- x %>% 
    inner_join(y, by = c("column_from_x" = "column_from_y"))

Faça alguma agregação e análise sobre a interseção das tabelas.

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Análise de Sentimentos em R

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Instruções do exercicio

Carregamos ag_txt contendo as primeiras 100 linhas de Agamemnon e ag_tidy, que é a versão tidy.

Para comparação, use polarity() em ag_txt.
Obtenha o léxico "bing" passando essa string para get_sentiments().
Faça um inner_join() com ag_tidy e bing.
- As colunas de palavra se chamam "term" em ag_tidy e "word" no léxico, então declare o argumento by.
- Chame o novo objeto de ag_bing_words.
Imprima ag_bing_words e observe algumas das palavras que aparecem no resultado.
Passe ag_bing_words para count() de sentiment usando o operador pipe, %>%. Compare a razão entre a pontuação de polarity() e a contagem de sentimentos.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Qdap polarity
___

# Get Bing lexicon
bing <- get_sentiments("___")

# Join text to lexicon
ag_bing_words <- ___(___, ___, by = c("___" = "___"))

# Examine
ag_bing_words

# Get counts by sentiment
ag_bing_words %>%
  ___(___)

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