Polaritate pe text real
Până acum ai învățat componentele de bază necesare pentru a evalua intenția pozitivă sau negativă dintr-un text. Reține următoarele aspecte pentru a fi sigur(ă) de rezultatele tale.
- Lexiconul de subiectivitate este o listă predefinită de cuvinte asociate cu emoții sau sentimente pozitive/negative.
- Nu trebuie să listezi fiecare cuvânt dintr-un lexicon de subiectivitate, deoarece legea lui Zipf descrie expresia umană.
O modalitate rapidă de a începe este să folosești funcția polarity(), care are un lexicon de subiectivitate integrat.
Funcția scanează textul pentru a identifica cuvintele din lexicon, apoi creează un cluster în jurul fiecărui cuvânt de subiectivitate identificat. În cadrul clusterului, modificatorii de valență ajustează scorul. Modificatorii de valență sunt cuvinte care amplifică sau neagă intenția emoțională a cuvântului de subiectivitate. De exemplu, „bine cunoscut" este pozitiv, în timp ce „nu este bine cunoscut" este negativ. Aici, „nu" este un termen de negare care inversează intenția emoțională a lui „bine cunoscut". În schimb, „foarte bine cunoscut" folosește un amplificator care crește intenția pozitivă.
Funcția polarity() calculează apoi un scor folosind termenii de subiectivitate, modificatorii de valență și numărul total de cuvinte din pasaj. Acest exercițiu demonstrează un calcul simplu al polarității. În videoclipul următor, vom analiza în detaliu modul de funcționare al polarity().
Acest exercițiu face parte din cursul
Analiza sentimentelor în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Example statement
positive <- "DataCamp courses are good for learning"
# Calculate polarity of statement
(pos_score <-___(___))