Radar grafiği

Plutchik'in duygu çarkını hatırlıyor musun? (https://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Plutchik#/media/File:Plutchik-wheel.svg) NRC sözlüğünde, çarkın ilk halkasına karşılık gelen 8 duygu bulunur. Daha önce 8 birincil duyguya göre bir comparison.cloud() oluşturmuştun. Şimdi bu alıştırmada çarka benzer bir radar grafiği oluşturacaksın.

Bir radarchart, çok boyutlu verilerin (en az 3) iki boyutlu bir gösterimidir. Bu durumda bir kitaptaki farklı duyguların sayımları grafikte gösterilir. Radar grafikle tüm 8 duyguyu aynı anda inceleyebilirsin.

Daha önce olduğu gibi, "nrc" sözlüğünü nrc olarak ve Moby Dick ile Huck Finn'in birleştirilmiş düzenli (tidy) sürümü olan moby_huck'ı yükledik.

Bu alıştırmada yine grepl()'in olumsuzlanmış hâlini kullanarak grafikten "positive|negative" duygu sınıflarını kaldıracaksın. Hatırlatma için bir örnek:

object <- tibble %>%
  filter(!grepl("positive|negative", column_name))

Bu alıştırma, sayılmış duygusal kelimeleri yeniden düzenleyen pivot_wider() işlevini yeniden tanıtıyor. Hatırlatma olarak, datacamp adlı şu ham veriyi düşün:

people	food	like
Nicole	bread	78
Nicole	salad	66
Ted	bread	99
Ted	salad	21

Eğer datacamp %>% pivot_wider(names_from = people, values_from = like) şeklinde pivot_wider() uygularsan, veri şöyle görünür:

food	Nicole	Ted
bread	78	99
salad	66	21

Bu egzersiz

R ile Duygu Analizi

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Review tail of moby_huck
moby_huck[___:___,]

# Perform join
scores <- moby_huck %>% 
  # Inner join to lexicon
  ___(___, by = c("___" = "___"))

# Filter, count and spread the data 
scores %>% 
  # Drop positive or negative sentiments
  ___(!___("___|___", ___)) %>% 
  # Count by book and sentiment
  count(___, ___) %>% 
  # Pivot book, using n as values
  pivot_wider(names_from = ___, values_from = ___, values_fill = ___)

Kodu Düzenle ve Çalıştır