Sentiment och känslor
I datamängden sentiments innehåller lexikonet nrc en ordlista med ord och en känsla kopplad till varje ord. Känslor som glädje, tillit, förväntan och andra finns representerade i den här datamängden.
I datamängden med ryska tweetbottar som du har undersökt har du tittat på tweets från både en vänster- och en högerorienterad tweetbot. Utforska innehållet i tweets skickade av den vänsterorienterade (demokratiska) tweetbotten med hjälp av nrc-lexikonet. Vänstertweets, left, har tokeniserats till ord och stoppord har tagits bort.
Den här övningen är en del av kursen
Introduktion till naturlig språkbehandling i R
Övningsinstruktioner
- Skapa en tibble med enbart förväntan-orden från
nrc-lexikonet. - Skapa en tibble med enbart glädje-orden från
nrc-lexikonet. - Skriv ut de vanligaste
anticipation-orden som finns ileft_tokens. - Skriv ut de vanligaste
joy-orden som finns ileft_tokens.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
left_tokens <- left %>%
unnest_tokens(output = "word", token = "words", input = content) %>%
anti_join(stop_words)
# Dictionaries
anticipation <- ___("nrc") %>%
___(sentiment == "anticipation")
joy <- ___("nrc") %>%
___(sentiment == "joy")
# Print top words for Anticipation and Joy
left_tokens %>%
___(anticipation, by = "word") %>%
___(word, sort = TRUE)
left_tokens %>%
___(joy, by = "word") %>%
___(word, sort = TRUE)