Aruncă-te direct! Vizualizează polaritatea

Analiza sentimentelor te ajută să extragi atitudinea unui autor față de un subiect. Acest exercițiu îți oferă o primă mostră din ceea ce urmează!

Am creat text_df, care reprezintă o conversație cu coloanele person și text.

Folosește funcția polarity() din qdap pentru a scora text_df. polarity() acceptă un singur obiect de tip caracter sau un data frame cu o variabilă de grupare, pentru a calcula un scor pozitiv sau negativ.

În acest exemplu vei folosi operatorul pipe cu semnul dolar %$% din pachetul magrittr. Semnul dolar transmite data frame-ul către polarity(), iar tu specifici numele coloanei de text sau al coloanei de text și al variabilei de grupare, fără ghilimele.

text_data_frame %$% polarity(text_column_name)

Pentru a crea un obiect cu operatorul semnului dolar:

polarity_object <- text_data_frame %$% 
  polarity(text_column_name, grouping_column_name)

Mai concret, pentru a formula o judecată cantitativă despre sentimentul unui text, trebuie să îi atribui un scor. O metodă simplă constă în asocierea unei valori pozitive sau negative unei propoziții, unui pasaj sau unei colecții de documente numite corpus. Scorarea exclusiv cu valori pozitive sau negative se numește „polaritate". O funcție utilă pentru extragerea scorurilor de polaritate este counts(), aplicată obiectului de polaritate. Pentru o vizualizare rapidă, apelează plot() pe rezultatul funcției polarity().

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza sentimentelor în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Examinează data frame-ul de conversație text_df.
Folosind %$%, transmite text_df către polarity() împreună cu numele coloanei text fără ghilimele. Aceasta va afișa polaritatea pentru întregul text.
Creează un nou obiect datacamp_conversation transmițând text_df cu %$% către polarity(). Transmite text urmat de coloana de grupare person. Astfel se va calcula polaritatea pentru fiecare persoană în parte. Deoarece totul se află în interiorul parantezelor, rezultatul va fi și afișat.
Aplică counts() pe datacamp_conversation pentru a afișa cuvintele cu încărcătură emoțională identificate.
Vizualizează plot() obiectul datacamp_conversation.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Examine the text data
text_df

# Calc overall polarity score
text_df %$% polarity(___)

# Calc polarity score by person
(datacamp_conversation <- text_df %$% ___(___, ___))

# Counts table from datacamp_conversation
___(___)

# Plot the conversation polarity
___(___)

Editează și rulează codul