In the first chapter, you will learn how to apply qdap's sentiment function called <a href=https://www.rdocumentation.org/packages/qdap/topics/polarity> polarity() </a>. 

Hadi duygularımız hakkında konuşalım

Hemen dal! Kutupluluğu görselleştir

TM tazeleme (I)

TM tazeleme (II)

Sen kaç kelime biliyorsun? Zipf yasası ve öznellik sözlüğü

Öznellik sözlüğü nedir?

Zipf yasasını nerede gözlemleyebilirsin?

Gerçek metin üzerinde polarity

qdap’in polarity işlevi ve yerleşik sözlüğünü keşfet

Mutlu şarkılar!

LOL, bu şarkı acayip iyi

Stressed Out!

Fast & Dirty: Polarity scoring

In the second chapter you will explore 3 subjectivity lexicons from tidytext.  Then you will do an inner join to score some text.

Plutchik's wheel of emotion, polarity vs. sentiment

One theory of emotion

DTM vs. tidytext matrix

Getting Sentiment Lexicons

Bing lexicon with an inner join explanation

Bing tidy polarity: Simple example

Bing tidy polarity: Count & pivot the white whale

Bing tidy polarity: Call me Ishmael (with ggplot2)!

AFINN & NRC methodologies in more detail

AFINN: I'm your Huckleberry

The wonderful wizard of NRC

Sentiment Analysis the tidytext Way

Make compelling visuals with your sentiment output.

Parlor trick or worthwhile?

Real insight?

Unhappy ending? Chronological polarity

Word impact, frequency analysis

Introspection using sentiment analysis

Divide & conquer: Using polarity for a comparison cloud

Emotional introspection

Compare & contrast stacked bar chart

Interpreting visualizations

Kernel density plot

Box plot

Radar chart

Treemaps for groups of documents

Visualizing Sentiment

Is your property a good rental?  What do people look for in a good rental?

Refresher on the text mining workflow

Step 1: What do you want to know?

Step 2: Identify Text Sources

Quickly examine the basic polarity

Step 3: Organize (& clean) the text

Create Polarity Based Corpora

Create a Tidy Text Tibble!

Compare Tidy Sentiment to Qdap Polarity

Step 4: Feature Extraction & Step 5: Time for analysis... almost there!

Assessing author effort

Comparison Cloud

Scaled Comparison Cloud

Step 6: Reach a conclusion

Confirm an expected conclusion

Choose a less expected insight

Your turn!

Case study: Airbnb reviews

Line by line polarity for 4 books

4 books as a tidy data frame

4 books as DocumentTermMatrices

Polarity scores of Boston Airbnb reviews

Housing rental reviews from Airbnb in Boston

Duygu analizini metin madenciliği araç kutuna ekle! Duygu analizi; pazarlama, politika, müşteri hizmetleri ve daha birçok alanda metin madencileri tarafından kullanılır. Bu derste, olumlu ve olumsuz dili, belirli duygusal niyeti tespit etmeyi ve etkileyici görselleştirmeler yapmayı öğreneceksin. qdap’in sentiment fonksiyonunu kullanarak kutupsallık (polarity) puanlamasına girişle başlayacak, bu süreçte Zipf yasasını ve öznellik sözlüklerini de anlayacaksın.
<br><br>
Duygu ve onu ifade eden dil karmaşık ve ince nüanslara sahiptir. Dilbilim, sosyoloji, psikoloji kadar kültür ve argo da buna etki eder. Bu dersteki ikinci bölüm, Plutchik’in duygu çarkını kullanarak bu zorluklarda yolunu bulmana yardımcı olur ve Tidyverse’ten Tidytext ile çalışmanı düzenler.
<br><br>
Duygu analizini net veri görselleştirmelerine dönüştürmek, daha açık bir anlatı kurmana ve içgörülerini işin geri kalanıyla paylaşmana yardımcı olur. Bu dersin üçüncü bölümü, duygu analizini nasıl görselleştireceğini gösterir ve kelime bulutlarının ötesine geçerek verinin tüm hikâyesini anlatan basit ve etkili grafikler üretmeni sağlar.
<br><br>
Dersi, tüm bilgilerini bir vaka çalışmasında sınayarak tamamlayacaksın. Airbnb yorumlarını kullanarak, insanların iyi bir kiralık konutta gerçekten ne aradığını keşfedeceksin.

<h2>Metin Madenciliği Becerilerinizi Geliştirin </h2>
Metin madenciliği araç setinize duygu analizi ekleyin! Duygu analizi, pazarlama, siyaset, müşteri hizmetleri ve diğer alanlarda metin madenciliği yapanlar tarafından kullanılır. Bu kursta olumlu ve olumsuz dili, belirli duygusal niyetleri tanımlamayı ve etkileyici görselleştirmeler yapmayı öğreneceksiniz. qdap'ın duygu fonksiyonunu kullanarak polarite puanlamasına giriş yapacaksınız ve bu süreçte Zipf yasası ve öznellik sözlükleri hakkında bilgi sahibi olacaksınız. 
<br><br>
<h2>Tidytext'i Duygu Analizi Yapmak İçin Kullanın </h2>
Duygular ve bunları ifade etmek için kullanılan dil karmaşık ve inceliklidir. Dilbilim, sosyoloji ve psikolojinin yanı sıra kültür ve argo üzerine dayanmaktadır. Bu dersin ikinci bölümü, Plutchik'in duygu çarkını kullanarak bu zorlukların üstesinden gelmenize yardımcı olur ve Tidyverse'den Tidytext kullanarak çalışmanızı düzenler. 
<br><br>
<h2>Duygu Analizi Görselleştirmeleriyle İçgörülerinizi Güçlendirin </h2>
Duygu analizini net veri görselleştirmelerine dönüştürmek, daha net bir anlatım oluşturmanıza ve içgörülerinizi şirketin geri kalanıyla paylaşmanıza yardımcı olacaktır. Bu kursun üçüncü bölümünde, duygu analizini nasıl görselleştirebileceğinizi öğrenecek ve kelime bulutlarının ötesine geçerek verilerinizin tüm hikayesini anlatan basit ve etkili grafikler oluşturacaksınız. 
<br><br>
Kursu, tüm bilgilerinizi bir vaka çalışmasıyla test ederek tamamlayacaksınız. Airbnb yorumlarını kullanarak, insanların iyi bir kiralık dairede gerçekten aradıkları şeyleri keşfedeceksiniz. 

Text Mining with Bag-of-Words in R

Duygu analizini, olumlu ve olumsuz dili, duygusal niyeti belirleyerek ve görselleştirerek öğrenin.

R ile Duygu Analizi

Olumlu ve olumsuz dili, belirli duygusal niyetleri belirleyerek ve etkileyici görselleştirmeler yaparak duygu analizini öğrenin.

Metin Madenciliği in R

Data Dude

How many words do YOU know? Zipf's law & subjectivity lexicon

Subjectivity lexicon

Where to get subjectivity lexicons?

library(lexicon)

No way! Too few words.

Zipf's Law in action

Principle of Least Effort

Up next...

Let's practice!

Fast & Dirty: Polarity scoring - Sen kaç kelime biliyorsun? Zipf yasası ve öznellik sözlüğü

Sen kaç kelime biliyorsun? Zipf yasası ve öznellik sözlüğü

Create Your Free Account