Phép màu kỳ diệu của NRC
Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, bạn sẽ làm việc với bộ từ điển NRC, bộ này gán nhãn từ theo nhiều trạng thái cảm xúc. Bạn còn nhớ bánh xe cảm xúc của Plutchik chứ? Từ điển NRC gắn thẻ từ theo 8 cảm xúc của Plutchik cộng thêm nhãn tích cực/tiêu cực.
Trong bài tập này có một toán tử mới, %in%, dùng để so khớp một vector với vector khác. Trong đoạn mã dưới đây, %in% sẽ trả về FALSE, FALSE, TRUE. Lý do là trong some_vec, 1 và 2 không có trong some_other_vector, còn 3 có và trả về TRUE. %in% rất hữu ích để tìm các phần tử khớp.
some_vec <- c(1, 2, 3)
some_other_vector <- c(3, "a", "b")
some_vec %in% some_other_vector
Một toán tử mới nữa là !. Với các điều kiện logic, thêm ! sẽ đảo ngược kết quả. Ở ví dụ trên, FALSE, FALSE, TRUE sẽ thành TRUE, TRUE, FALSE. Kết hợp với %in% sẽ đảo ngược phản hồi và rất hữu ích khi muốn loại bỏ các phần tử đã khớp.
!some_vec %in% some_other_vector
Chúng tôi đã tạo oz, phiên bản tidy của tác phẩm The Wizard of Oz, cùng với nrc chứa bộ từ điển "NRC" với các cột đã được đổi tên.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích cảm xúc trong R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
oz_plutchik <- oz %>%
# Join to nrc lexicon by term = word
inner_join(___, by = ___("___" = "___")) %>%
# Only consider Plutchik sentiments
___(!___ %in% c("___", "___")) %>%
# Group by sentiment
___(___) %>%
# Get total count by sentiment
___(total_count = ___(___))