1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Аналіз тональності в R
Connected

Вправа

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().

Інструкції

100 XP
  • Ознайомтеся з датафреймом розмови text_df.
  • Використовуючи %$% передайте text_df у polarity() разом із назвою колонки text без лапок. Це виведе полярність для всього тексту.
  • Створіть новий об'єкт datacamp_conversation, передавши text_df через %$% до polarity(). Передайте text, а потім колонку групування person. Це обчислить полярність для кожної окремої особи. Оскільки все в дужках, результат також буде виведено.
  • Застосуйте counts() до datacamp_conversation, щоб вивести конкретні знайдені емоційні слова.
  • Побудуйте графік plot() для datacamp_conversation.