Почнімо! Візуалізуйте полярність
Аналіз тональності допомагає визначити ставлення автора до теми. Ця вправа дасть вам уявлення про те, що буде далі!
Ми створили text_df, що представляє розмову з колонками person і text.
Скористайтеся функцією polarity() з пакета qdap, щоб оцінити text_df. polarity() приймає один символьний об'єкт або датафрейм із групувальною змінною, щоб обчислити позитивний або негативний бал.
У цьому прикладі ви використаєте оператор «доларного» конвеєра пакета magrittr — %$%. Знак долара передає датафрейм у polarity(), а ви вказуєте назву колонки з текстом або колонку з текстом та змінну групування без лапок.
text_data_frame %$% polarity(text_column_name)
Щоб створити об'єкт за допомогою оператора із знаком долара:
polarity_object <- text_data_frame %$%
polarity(text_column_name, grouping_column_name)
Щоб зробити кількісне судження про тональність тексту, потрібно присвоїти йому бал. Простий метод — це позитивне або негативне значення, пов'язане з реченням, уривком чи зібранням документів, яке називають корпусом. Оцінювання лише позитивними або негативними значеннями має назву «полярність». Корисна функція для отримання показників полярності — це counts(), яку застосовують до об'єкта полярності. Для швидкої візуалізації викличте plot() на результаті polarity().
Ця вправа є частиною курсу
Аналіз тональності в R
Інструкції до вправи
- Ознайомтеся з датафреймом розмови
text_df. - Використовуючи
%$%передайтеtext_dfуpolarity()разом із назвою колонкиtextбез лапок. Це виведе полярність для всього тексту. - Створіть новий об'єкт
datacamp_conversation, передавшиtext_dfчерез%$%доpolarity(). Передайтеtext, а потім колонку групуванняperson. Це обчислить полярність для кожної окремої особи. Оскільки все в дужках, результат також буде виведено. - Застосуйте
counts()доdatacamp_conversation, щоб вивести конкретні знайдені емоційні слова. - Побудуйте графік
plot()дляdatacamp_conversation.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Examine the text data
text_df
# Calc overall polarity score
text_df %$% polarity(___)
# Calc polarity score by person
(datacamp_conversation <- text_df %$% ___(___, ___))
# Counts table from datacamp_conversation
___(___)
# Plot the conversation polarity
___(___)