เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

LOL เพลงนี้เจ๋งมาก

แม้กฎของ Zipf จะมีผลอยู่ แต่คุณก็ยังอาจต้องปรับ lexicon ให้เหมาะกับแหล่งที่มาของข้อความ (เช่น Twitter เทียบกับเอกสารทางกฎหมาย) หรือกลุ่มประชากรของผู้เขียน (วัยรุ่นเทียบกับผู้สูงอายุ) แบบฝึกหัดนี้จะแสดงให้เห็นส่วนประกอบต่าง ๆ ของ polarity() อย่างชัดเจน เพื่อให้สามารถปรับแก้ได้ตามต้องการ

ในเพลง "Lol :)" ของ Trey Songz มีเนื้อร้องว่า "LOL smiley face, LOL smiley face" ในฟังก์ชัน polarity() พื้นฐาน คำว่า "LOL" ไม่ได้ถูกจัดว่าเป็นคำบวก แต่ "LOL" ย่อมาจาก "Laugh Out Loud" ซึ่งควรมีความหมายเชิงบวก ดังนั้นจึงต้องปรับ lexicon ให้รองรับบริบทของข้อความที่มีศัพท์วัฒนธรรมป็อป หากข้อความในการวิเคราะห์มาจากช่องทางเฉพาะ (เช่น "LOL" บน Twitter) พื้นที่เฉพาะ (เช่น "Wicked Good" แบบบอสตัน) หรือกลุ่มอายุเฉพาะ (เช่น "sick" ในภาษาวัยรุ่น) ก็อาจต้องปรับ lexicon ด้วย

ในแบบฝึกหัดนี้ยังไม่ได้ปรับ subjectivity lexicon หรือพจนานุกรมของ qdap ที่ประกอบด้วย valence shifters แต่จะเป็นการตรวจสอบ data frame ของคำที่มีอยู่แล้ว เพื่อนำไปปรับแก้ในแบบฝึกหัดถัดไป

ได้สร้างตัวแปร text ที่บรรจุเนื้อร้องจากเพลง "Crazy in Love" ของ Beyoncé สองตอนไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์ความรู้สึกใน R

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Examine the key.pol
___

# Negators
___

# Amplifiers
___

# De-amplifiers
___

# Examine
___
แก้ไขและรันโค้ด