Невеселий фінал? Хронологічна полярність

Іноді потрібно відстежувати сентимент у часі. Наприклад, під час рекламної кампанії ви можете відстежувати ставлення до бренду, щоб побачити її вплив. Наприкінці попереднього розділу ви бачили кілька прикладів цього.

У цій вправі ви повторите робочий процес дослідження сентименту в часі на прикладі роману «Мобі Дік». Логічно очікувати, що у щасливі моменти в книзі буде більше позитивних слів, ніж негативних. Відповідно, у темних епізодах і сумних фіналах переважатиме негативна лексика. Ви також побачите кілька прийомів, як зробити часовий ряд полярності візуально привабливішим.

Нагадаємо, робочий процес такий:

Виконайте inner join тексту з лексиконом за словом.
Порахуйте сентименти по рядках.
Переформатуйте дані так, щоб кожен сентимент мав окрему колонку.
(Залежно від лексикона) Обчисліть полярність як позитивний бал мінус негативний бал.
Побудуйте часовий ряд полярності.

Ця вправа має вигляд знайомої: вона продовжує «Bing tidy polarity: Call me Ishmael (with ggplot2)!».

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз тональності в R

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

moby_polarity <- moby %>%
  # Inner join to the lexicon
  ___(___, by = c("___" = "___")) %>%
  # Count by sentiment, index
  ___(___, ___) %>%
  # Pivot sentiments wider
  ___(names_from = ___, values_from = ___, values_fill = ___) %>%
  mutate(
    # Add polarity field
    ___ = ___ - ___,
    # Add line number field
    ___ = ___()
  )

Редагувати та запускати код