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

Exercise

Biểu đồ radar

Bạn còn nhớ bánh xe cảm xúc của Plutchik chứ? Bộ từ vựng NRC có 8 cảm xúc tương ứng với vòng đầu tiên của bánh xe. Trước đó bạn đã tạo comparison.cloud() cho 8 cảm xúc chính. Bây giờ bạn sẽ tạo một biểu đồ radar tương tự như bánh xe trong bài tập này.

radarchart là cách biểu diễn hai chiều cho dữ liệu đa chiều (ít nhất 3). Ở đây, biểu đồ thể hiện số đếm các cảm xúc khác nhau cho một cuốn sách. Với biểu đồ radar, bạn có thể xem đồng thời cả 8 cảm xúc.

Như trước, chúng tôi đã nạp bộ từ vựng "nrc" dưới tên nrc và moby_huck là phiên bản dữ liệu tidy gộp của cả Moby Dick và Huck Finn.

Trong bài này bạn lại dùng grepl() phủ định để loại bỏ các lớp cảm xúc "positive|negative" khỏi biểu đồ. Ôn lại, đây là ví dụ:

object <- tibble %>%
  filter(!grepl("positive|negative", column_name))

Bài tập này giới thiệu lại pivot_wider(), hàm dùng để sắp xếp lại các từ cảm xúc đã được đếm. Ôn tập với dữ liệu thô gọi là datacamp.

people food like
Nicole bread 78
Nicole salad 66
Ted bread 99
Ted salad 21

Nếu bạn áp dụng pivot_wider() như datacamp %>% pivot_wider(names_from = people, values_from = like) thì dữ liệu sẽ như sau.

food Nicole Ted
bread 78 99
salad 66 21

Instructions 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Xem các dòng 945 đến 950 của moby_huck bằng dấu ngoặc vuông.
  • Tạo scores bằng cách pipe moby_huck vào [inner_join()].(https://www.rdocumentation.org/packages/dplyr/topics/join) với nrc. Chỉ định tham số by là "term = "word".
  • Ghi đè scores bằng cách pipe vào filter(). Bên trong filter() hãy phủ định grepl() với pattern "positive|negative" áp dụng cho sentiment column.
  • Áp dụng thêm một %>% với pivot_wider() cùng các tham số names_from = book, values_from = n, values_fill = 0.