詞彙影響力與頻率分析
探索資料最簡單的方法之一就是做頻率分析。雖然並不困難，但在情感分析中，這個簡單的方法常常能帶來意外的啟發。這個練習中，你將建立長條圖。你會再次使用 moby 與 bing 來繪製視覺化。
為了把長條由小到大排序，你會用到因子的小技巧。reorder() 能根據另一個分數變數來調整因子層級的順序。在這裡，你會用分數變數 polarity 來重新排序因子變數 term。
本練習屬於課程
R 情感分析
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
moby_tidy_sentiment <- moby %>%
# Inner join to bing lexicon by term = word
inner_join(bing, by = c("term" = "word")) %>%
# Count by term and sentiment, weighted by count
count(___, ___, wt = ___) %>%
# Pivot sentiment, using n as values
pivot_wider(names_from = ___, values_from = ___, values_fill = ___) %>%
# Mutate to add a polarity column
mutate(polarity = ___ - ___)
# Review
moby_tidy_sentiment