เริ่มเลย! แสดงภาพโพลาริตี
การวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้ดึงความคิดเห็นของผู้เขียนที่มีต่อหัวข้อหนึ่งออกมาได้ แบบฝึกหัดนี้จะให้ลองสัมผัสกับสิ่งที่กำลังจะได้เรียนรู้!
เราสร้าง text_df ขึ้นมาเพื่อแทนการสนทนา โดยมีคอลัมน์ person และ text
ใช้ฟังก์ชัน polarity() จาก qdap เพื่อให้คะแนน text_df ฟังก์ชัน polarity() รับออบเจกต์ประเภทอักขระเดี่ยวหรือ data frame ที่มีตัวแปรจัดกลุ่ม เพื่อคำนวณคะแนนเชิงบวกหรือเชิงลบ
ในตัวอย่างนี้จะใช้ dollar pipe operator %$% จากแพ็กเกจ magrittr เครื่องหมาย dollar จะส่ง data frame เข้าไปยัง polarity() และสามารถระบุชื่อคอลัมน์ข้อความหรือคอลัมน์ข้อความ พร้อมกับ ตัวแปรจัดกลุ่มได้โดยไม่ต้องใส่เครื่องหมายคำพูด
text_data_frame %$% polarity(text_column_name)
การสร้างออบเจกต์ด้วย dollar sign operator:
polarity_object <- text_data_frame %$%
polarity(text_column_name, grouping_column_name)
ในเชิงการวิเคราะห์ การให้คะแนนเชิงปริมาณแก่ข้อความนั้น ต้องกำหนดคะแนนให้กับข้อความนั้น วิธีที่ง่ายที่สุดคือกำหนดค่าบวกหรือลบให้กับประโยค ข้อความ หรือชุดเอกสารที่เรียกว่า corpus การให้คะแนนด้วยค่าบวกหรือลบเพียงอย่างเดียวเรียกว่า "โพลาริตี" ฟังก์ชันที่มีประโยชน์สำหรับดึงค่าโพลาริตีออกมาคือ counts() ซึ่งใช้กับออบเจกต์โพลาริตี และสำหรับการแสดงภาพอย่างรวดเร็ว ให้เรียก plot() กับผลลัพธ์ของ polarity()
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์ความรู้สึกใน R
คำแนะนำการฝึกหัด
- ตรวจสอบ data frame การสนทนา
text_df - ใช้
%$%ส่งtext_dfเข้าไปยังpolarity()พร้อมกับชื่อคอลัมน์textโดยไม่ใส่ เครื่องหมายคำพูด เพื่อพิมพ์ค่าโพลาริตีของข้อความทั้งหมด - สร้างออบเจกต์ใหม่ชื่อ
datacamp_conversationโดยส่งtext_dfด้วย%$%เข้าไปยังpolarity()ส่งtextตามด้วยคอลัมน์จัดกลุ่มpersonเพื่อคำนวณโพลาริตีแยกตามแต่ละบุคคล เนื่องจากอยู่ภายในวงเล็บ ผลลัพธ์จะถูกพิมพ์ออกมาด้วย - ใช้
counts()กับdatacamp_conversationเพื่อพิมพ์คำที่แสดงอารมณ์ที่พบในข้อความ plot()datacamp_conversationเพื่อแสดงผลลัพธ์
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Examine the text data
text_df
# Calc overall polarity score
text_df %$% polarity(___)
# Calc polarity score by person
(datacamp_conversation <- text_df %$% ___(___, ___))
# Counts table from datacamp_conversation
___(___)
# Plot the conversation polarity
___(___)