在第一章，您将学习如何应用 qdap 的情感函数 <a href=https://www.rdocumentation.org/packages/qdap/topics/polarity> polarity() </a>。

来聊聊我们的情绪

马上上手！可视化极性

TM 回顾（I）

TM 复习（II）

您认识多少词？Zipf 定律与主观性词典

什么是主观性词典？

在哪些地方可以观察到 Zipf 定律？

在真实文本上计算极性

探索 qdap 的极性评分与内置词典

快乐的歌！

LOL，这首歌太棒了

Stressed Out!

快而直接：极性评分

在第二章，您将探索来自 tidytext 的 3 个主观性词典。然后通过 inner join 为文本打分。

Plutchik 情绪之轮、极性 vs. 情感

一种情绪理论

DTM 与 tidytext 矩阵

获取情感词典

使用内连接讲解 Bing 词典

Bing 整洁极性：简单示例

Bing 整洁极性：统计并透视白鲸

Bing 整洁极性：Call me Ishmael（配合 ggplot2）！

更深入了解 AFINN 与 NRC 方法学

AFINN：I'm your Huckleberry

精彩的 NRC 词典

使用 tidytext 做情感分析

用您的情感分析结果制作有说服力的可视化。

噱头还是有价值？

是真洞见吗？

不那么圆满的结局？按时间顺序的极性

词语影响力与频率分析

用情感分析做自我剖析

分而治之：用极性构建对比词云

情绪自省

比较并对照堆叠条形图

解读可视化

核密度图

箱线图

雷达图

适用于文档分组的矩形树图

情感可视化

您的房源是否是优质租赁？人们在优质租赁中看重什么？

文本挖掘工作流复习

步骤 1：您想了解什么？

步骤 2：识别文本来源

快速查看基础极性

步骤 3：整理（并清洗）文本

基于极性的语料创建

创建一个整洁文本 Tibble！

比较 Tidy 情感与 Qdap 极性

步骤 4：特征提取 & 步骤 5：开始分析……就快完成了！

评估作者投入度

比较云图

缩放后的对比词云

步骤 6：得出结论

验证一个预期结论

选择一个不那么显而易见的洞见

轮到您了！

案例研究：Airbnb 评论

4 books as DocumentTermMatrices

Housing rental reviews from Airbnb in Boston

4 books as a tidy data frame

Line by line polarity for 4 books

Polarity scores of Boston Airbnb reviews

把情感分析加入您的文本挖掘工具箱！情感分析广泛应用于市场营销、政治、客户服务等领域。在本课程中，您将学习识别正负面语言、不同情绪意图，并制作有说服力的可视化。课程将从使用 qdap 的情感函数 `sentiment` 进行极性评分入手，并在此过程中加深对齐普夫定律和主观性词典的理解。
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情感及其表达语言复杂而微妙。它涉及语言学、社会学、心理学，以及文化与俚语。课程第二章将借助 Plutchik 情绪轮帮助您应对这些难点，并使用 Tidyverse 中的 Tidytext 来组织您的工作。
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将情感分析结果转化为清晰的数据可视化，有助于构建清楚的叙事，并与业务中的其他同事共享洞见。课程第三章将带您学习如何可视化情感分析，超越词云，制作简洁而有冲击力的图形，完整呈现数据背后的故事。
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最后，您将通过一个案例研究来综合运用所学。借助 Airbnb 评论，探索人们真正看重的优质房源特征。

<h2>拓展你的文本挖掘技能组合</h2>
将情感分析添加到你的文本挖掘工具包中！情感分析被文本挖掘人员广泛应用于营销、政治、客户服务等领域。 在本课程中，您将学习识别积极和消极语言、具体的情感意图，并制作引人注目的可视化图表。 你将从使用 qdap 的情感函数进行极性评分的介绍开始，并在此过程中逐步加深对齐普夫定律和主观性词典的理解。 
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<h2>使用 Tidytext 进行情感分析 </h2>
情感及其表达语言都很复杂且微妙。 它基于语言学、社会学和心理学，以及文化和俚语。 本课程的第二章将帮助你借助普鲁奇克的情绪轮应对这些难题，并使用 Tidyverse 中的 Tidytext 来组织你的工作。 
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<h2>借助情感分析可视化增强你的洞察力</h2>
将你的情感分析转化为清晰的数据可视化，将帮助你构建更清晰的叙事，并与企业其他部门分享你的洞察。 本课程的第三章将向你展示如何可视化情感分析，并带你超越词云，创建简单而有影响力的图形，完整呈现数据背后的故事。 
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你将通过一个案例研究来检验你所学到的所有知识，从而完成这门课程。 通过 Airbnb 评论，你将探索人们在优质租赁房源中真正看重什么。 

Text Mining with Bag-of-Words in R

通过识别正负语言、特定情感意图并制作引人注目的可视化来学习情感分析。

R 中的情感分析

学习情感分析：识别正负面语言、具体情绪意图，并制作有说服力的可视化。

文本挖掘 在 R 中

Data Dude

修订比较云

作者投入

比较

分析永无止境！

Passons à la pratique !

案例研究：Airbnb 评论 - 步骤 4：特征提取 & 步骤 5：开始分析……就快完成了！

步骤 4：特征提取 & 步骤 5：开始分析……就快完成了！

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