1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Phân tích cảm xúc trong R
Connected

Exercise

So sánh Tidy Sentiment với Qdap Polarity

Ở đây bạn sẽ thấy rằng các phương pháp phân tích cảm xúc khác nhau sẽ cho ra kết quả khác nhau. Thông thường, bạn chỉ cần các kết quả khớp nhau về mặt xu hướng, dù chi tiết có thể khác. Ở bài trước bạn đã tạo tidy_reviews, một data frame chứa các đánh giá về chỗ thuê đã loại bỏ stopword. Trước đó trong chương này, bạn đã tính và vẽ hàm polarity() cơ bản của qdap. Điều này cho thấy các đánh giá có xu hướng tích cực.

Giờ hãy thực hiện phân tích tương tự theo cách của tidytext! Nhớ lại từ chương trước, bạn sẽ thực hiện inner_join() rồi đến count() và sau đó là pivot_wider().

Cuối cùng, bạn sẽ tạo một cột mới bằng mutate và truyền vào phép tính positive - negative.

Instructions

100 XP
  • Dùng hàm get_sentiments() với "bing" để lấy từ điển chủ quan bing. Đặt tên từ điển là bing.
  • Vì bạn đã viết đoạn mã này ở Chương 2, chỉ cần truyền đối tượng từ điển bing, tên cột mới (polarity) và công thức tính vào trong mutate().
  • Cuối cùng gọi summary() trên đối tượng mới pos_neg. Dù các giá trị có khác, sau khi xem trung bình, đa số đánh giá về chỗ thuê có vẫn tích cực tương tự như khi dùng polarity() không? Bạn có thấy hiện tượng "lạm phát điểm" không?