雷达图

还记得 Plutchik 情绪之轮吗？NRC 词典包含与情绪之轮第一圈对应的 8 种情绪。此前您已经根据这 8 种基本情绪创建了一个 comparison.cloud()。现在，您将在本练习中创建一个与情绪之轮相似的雷达图。

radarchart 用二维方式展示多维数据（至少 3 维）。在这里，图中展示的是某本书不同情绪的计数。通过雷达图，您可以同时查看全部 8 种情绪。

与之前一样，我们已将 "nrc" 词典加载为 nrc，并加载了 moby_huck，它是《白鲸记》和《哈克贝利·费恩历险记》的合并整洁版。

在本练习中，您将再次使用取反的 grepl()，把情绪类别中的 "positive|negative" 从图表中移除。这里有一个复习示例：

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

本练习还会再次用到 pivot_wider()，用于重排情绪词的计数。请先看名为 datacamp 的原始数据：

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

如果按 datacamp %>% pivot_wider(names_from = people, values_from = like) 应用 pivot_wider()，数据会变为：

food	Nicole	Ted
bread	78	99
salad	66	21

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R 中的情感分析

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交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Review tail of moby_huck
moby_huck[___:___,]

# Perform join
scores <- moby_huck %>% 
  # Inner join to lexicon
  ___(___, by = c("___" = "___"))

# Filter, count and spread the data 
scores %>% 
  # Drop positive or negative sentiments
  ___(!___("___|___", ___)) %>% 
  # Count by book and sentiment
  count(___, ___) %>% 
  # Pivot book, using n as values
  pivot_wider(names_from = ___, values_from = ___, values_fill = ___)

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