词语影响力与频率分析
探索数据最简单的方法之一就是做频率分析。虽然不复杂，但在情感分析中，这种简单方法常常能带来意外的启发。本练习中，您将绘制一个条形图。您将继续使用 moby 和 bing 来构建可视化。
为了让条形从低到高排序，您将用到关于因子的一个小技巧。reorder() 可以根据另一项评分变量来调整因子水平的顺序。本例中，您将用评分变量 polarity 来重新排序因子变量 term。
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。
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