比较云图
本练习将创建一个常用可视化，帮助您理解词频。具体来说，您将查看正面与负面合并文档中最常出现的术语。回顾您之前创建的 TermDocumentMatrix all_tdm。该矩阵并非包含 1000 条租房评价，而是包含 2 个文档，分别汇总了按 polarity() 得分划分的所有评价。
通常先将 TDM 转为矩阵更容易处理。然后只需重命名列即可。请记住，colnames() 函数在赋值运算符左侧调用，如下所示。
colnames(OBJECT) <- c("COLUMN_NAME1", "COLUMN_NAME2")
完成后，您将重新排序该矩阵，以查看最正面和最负面的词。请先查看这些术语，方便之后回答结论练习！
最后，您将使用 comparison.cloud() 将这些术语可视化。
本练习是课程的一部分
R 中的情感分析
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Matrix
___
# Column names
colnames(___) <- ___
# Top pos words
order_by_pos <- order(all_tdm_m[, ___], decreasing = ___)
# Review top 10 pos words
all_tdm_m[order_by_pos, ] %>% head(___)
# Top neg words
order_by_neg <- order(___, decreasing = ___)
# Review top 10 neg words
all_tdm_m[___, ] %>% ___