Mutlu şarkılar!
Elbette sadece olumlu ve olumsuz kelimeler yeterli değil. Bu egzersizde, yazarın duygusal niyetini anlatan valans değiştiricileri öğreneceksin. Daha önce valans değiştiriciler olmadan metne polarity() uygulamıştın. Bu örnekte güçlendirici ve olumsuzlayıcı kelimeleri iş başında göreceksin.
Bir güçlendirici kelimenin polarity() içinde olumlu bir kelimeye 0.8 eklediğini, böylece olumlu puanın 1.8 olduğunu anımsa. Olumsuz kelimeler için 0.8 çıkarılır ve toplam -1.8 olur. Sonrasında bu puan, toplam kelime sayısının kareköküne bölünür.
Frank Sinatra’dan şu örneği düşün:
- "It was a very good year"
"Good" 1 eder ve "very" buna 0.8 daha ekler. Yani 1.8/sqrt(6) sonucu 0.73 kutupluluk verir.
"not" gibi bir olumsuzlayıcı kelime öznelik puanını tersine çevirir. Bobby McFerrin’den şu örneği düşün:
- "Don't worry Be Happy"
"worry" artık "don't" olumsuzlaması nedeniyle 1 olur. Buna "happy" (+1) eklenince toplam 2 eder. Toplam 4 kelimeyle 2 / sqrt(4) kutupluluk puanı 1’e eşittir.
Bu egzersiz
R ile Duygu Analizi
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
conversationveri çerçevesini incele. Metin sütununda "never" gibi valans değiştiricilere dikkat et.- Tüm konuşma için kutupluluğu hesaplamak üzere
conversation'ıntextsütununapolarity()uygula. - Öğrenci bazında kutupluluk puanlarını hesapla ve sonucu
student_pol'a ata.polarity()'yi tekrar çağır; bu kezconversation'dan iki sütun geçir.- Metin değişkeni
text, grupla(n)dırma değişkenistudent.
- Öğrenci düzeyindeki sonuçları görmek için
student_polüzerindescores()kullan. student_polüzerine uygulanancounts()işlevi, tüm veri çerçevesi için cümle düzeyinde kutupluluğu ve belirlenen sözlük kelimelerini yazdırır.student_polkutupluluk nesnesiplot()ile görselleştirilebilir.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Examine conversation
___
# Polarity - All
___
# Polarity - Grouped
student_pol <- conversation %$%
___(___, ___)
# Student results
___
# Sentence by sentence
___
# qdap plot
___