Comparison Cloud
แบบฝึกหัดนี้จะสร้างภาพ Comparison Cloud เพื่อช่วยให้เข้าใจความถี่ของคำ โดยจะทบทวนคำที่พบบ่อยที่สุดจากเอกสารที่รวมรีวิวเชิงบวกและเชิงลบเข้าด้วยกัน ทบทวน TermDocumentMatrix all_tdm ที่สร้างไว้ก่อนหน้านี้ แทนที่จะเป็นรีวิว 1,000 รายการ เมทริกซ์นี้ประกอบด้วย 2 เอกสารที่รวมรีวิวทั้งหมดแยกตามคะแนนจากฟังก์ชัน polarity()
โดยทั่วไปการแปลง TDM ให้เป็นเมทริกซ์จะทำได้ง่ายกว่า จากนั้นเพียงเปลี่ยนชื่อคอลัมน์ โปรดจำไว้ว่าฟังก์ชัน colnames() จะถูกเรียกใช้ทางด้านซ้ายของตัวดำเนินการกำหนดค่า ดังตัวอย่างด้านล่าง
colnames(OBJECT) <- c("COLUMN_NAME1", "COLUMN_NAME2")
เมื่อเสร็จแล้ว จะเรียงลำดับเมทริกซ์ใหม่เพื่อดูคำที่มีความเป็นบวกและลบมากที่สุด ทบทวนคำเหล่านี้ให้ดีเพื่อตอบแบบฝึกหัดสรุปได้อย่างถูกต้อง!
สุดท้าย จะแสดงผลคำเหล่านั้นด้วย comparison.cloud()
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์ความรู้สึกใน R
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Matrix
___
# Column names
colnames(___) <- ___
# Top pos words
order_by_pos <- order(all_tdm_m[, ___], decreasing = ___)
# Review top 10 pos words
all_tdm_m[order_by_pos, ] %>% head(___)
# Top neg words
order_by_neg <- order(___, decreasing = ___)
# Review top 10 neg words
all_tdm_m[___, ] %>% ___