Тут ви скоригуєте перелік негативних слів з урахуванням конкретного тексту. Потім порівняєте базові та власні оцінки polarity().

Одна з популярних пісень Twenty One Pilots має назву «Stressed Out». Якщо переглянути її текст, стає помітно, що пісня про ностальгію за юністю. Загалом більшість сказали б, що полярність негативна. У тексті неодноразово згадуються стрес, страхи та удавання.

Порівняймо текст пісні, використовуючи стандартний лексикон суб'єктивності та також власний.

Спочатку перевірте, що у лексиконі суб'єктивності key.pol ще немає терміна, який ви хочете додати. Один зі способів перевірки — за допомогою grep(). Функція grep() повертає рядки, у яких символи відповідають шаблону пошуку. Ось приклад використання для індексування.

data_frame[grep("search_pattern", data_frame$column), ]

Після того як ви переконалися, що сленг або нове слово відсутнє в лексиконі key.pol, його потрібно додати. Наведений нижче код використовує sentiment_frame() для побудови нового лексикону. У коді sentiment_frame() приймає початковий вектор позитивних слів positive.words. Далі до початкових negative.words додаються «smh» і «kappa», які вважаються негативним сленгом. Хоча ви можете вказати ваги для позитивних і негативних слів, типові значення — 1 і -1, тож нижче їх не наведено.

custom_pol <- sentiment_frame(positive.words, c(negative.words, "hate", "pain"))

Тепер можна застосовувати polarity — і функція звертатиметься до вашого власного лексикону суб'єктивності!

Дослідіть polarity у qdap і вбудований лексикон

Create Your Free Account