Визуализация тональностей NRC

Мы уже убедились, что визуализации позволяют увидеть закономерности в данных лучше, чем простой подсчёт. Давайте визуализируем тональности из словаря nrc. Пакеты tidyverse и tidytext уже загружены.

Это упражнение является частью курса

Введение в анализ текста на R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Извлеките словарь nrc, подсчитайте тональности и упорядочьте их по количеству, чтобы создать новый столбец-фактор sentiment2.
Визуализируйте sentiment_counts, используя новый столбец-фактор тональности.
Измените заголовок на "Sentiment Counts in NRC", подпись по оси X на "Sentiment", а по оси Y — на "Counts".

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Pull in the nrc dictionary, count the sentiments and reorder them by count
sentiment_counts <- ___(___) %>% 
  ___(___) %>% 
  ___(sentiment2 = ___(___, ___))

# Visualize sentiment_counts using the new sentiment factor column
___(___, aes(___, ___)) +
  geom_col() +
  coord_flip() +
  # Change the title to "Sentiment Counts in NRC", x-axis to "Sentiment", and y-axis to "Counts"
  ___(
    ___ = ___,
    ___ = ___,
    ___ = ___
  )

Редактировать и запускать код