Hoppa direkt in! Visualisera polaritet

Sentimentanalys hjälper dig att identifiera en authors känslor inför ett ämne. Den här övningen ger dig en försmak av vad som komma skall!

Vi har skapat text_df som representerar en konversation med kolumnerna person och text.

Använd qdap:s funktion polarity() för att poängsätta text_df. polarity() accepterar antingen ett enskilt textobjekt eller en dataram med en grupperingsvariabel, och beräknar ett positivt eller negativt poängvärde.

I det här exemplet använder du paketets magrittr dollar-pipe-operator %$%. Dollartecknet skickar dataramar vidare till polarity(), och du anger namnet på textkolumnen – eller textkolumnen och en grupperingsvariabel – utan citattecken.

text_data_frame %$% polarity(text_column_name)

För att skapa ett objekt med dollartecken-operatorn:

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

För att göra en kvantitativ bedömning av sentimentet i en text behöver du tilldela den ett poängvärde. En enkel metod är att använda ett positivt eller negativt värde för en mening, ett stycke eller en samling dokument – en så kallad korpus. Att poängsätta enbart med positiva eller negativa värden kallas "polaritet". Funktionen counts() applicerad på polaritetsobjektet är praktisk för att extrahera polaritetspoäng. För en snabb visualisering anropar du plot() på resultatet från polarity().

Den här övningen är en del av kursen

Sentimentanalys i R

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Undersök konversationsdataramen text_df.
Använd %$% för att skicka text_df till polarity() tillsammans med kolumnnamnet text utan citattecken. Detta skriver ut polariteten för all text.
Skapa ett nytt objekt datacamp_conversation genom att skicka text_df med %$% till polarity(). Ange text följt av grupperingskolumnen person. På så sätt beräknas polariteten för varje enskild person. Eftersom det hela är omslutet av parenteser skrivs resultatet också ut.
Applicera counts() på datacamp_conversation för att skriva ut de specifika emotionella ord som hittades.
Visualisera datacamp_conversation med plot().

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# 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
___(___)

Redigera och kör kod