马上上手！可视化极性
情感分析可以帮助您提取作者对主题的情绪倾向。本练习将让您先睹为快！
我们已创建了表示一段对话的 text_df，包含 person 和 text 两列。
使用 qdap 的 polarity() 函数为 text_df 打分。polarity() 可以接收一个字符向量，或带有分组变量的数据框，用来计算正负向分数。
在此示例中，您将使用 magrittr 包的美元管道运算符 %$%。美元符号会把数据框转发给 polarity()，然后您可在不加引号的情况下声明文本列名，或文本列名加分组变量。
text_data_frame %$% polarity(text_column_name)
使用美元运算符创建对象：
polarity_object <- text_data_frame %$%
polarity(text_column_name, grouping_column_name)
更具体地说，若要对某段文本的情感做出定量判断，您需要给它打分。一种简单的方法是为句子、段落或称为语料库的文档集合赋予正值或负值。仅用正负值打分称为"极性"。一个用于提取极性分数的实用函数是对极性对象使用 counts()。若想快速可视化，可对 polarity() 的结果调用 plot()。
本练习是课程的一部分
R 中的情感分析
练习说明
- 查看对话数据框
text_df。 - 使用
%$%将text_df传给polarity()，并传入不带引号的列名text。这会打印所有文本的极性。 - 使用
%$%将text_df转发给polarity()，并将结果创建为新对象datacamp_conversation。传入text，再传入分组列person。这会按每位说话者计算极性。由于都在括号内，结果也会被打印出来。 - 对
datacamp_conversation调用counts()，打印识别出的具体情感词。 - 对
datacamp_conversation调用plot()。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Examine the text data
text_df
# Calc overall polarity score
text_df %$% polarity(___)
# Calc polarity score by person
(datacamp_conversation <- text_df %$% ___(___, ___))
# Counts table from datacamp_conversation
___(___)
# Plot the conversation polarity
___(___)