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Sentimentanalyse in R
Ted Kwartler
Data Dude
polarity()
Beispiel: Subjektivitätslexikon:
| Wort | Polarität |
|---|---|
| Amazing | Positiv |
| Bad | Negativ |
| Good | Positiv |
| ... | ... |
| Wonderful | Positiv |
Kontext-Cluster
Beispiel: Kontext-Cluster:
The DataCamp sentiment course is very GOOD for learning.
Kontext-Cluster, fortgesetzt
Beispiel: Kontext-Cluster:
The DataCamp sentiment course is very GOOD for learning.
| Begriff | Klasse | Wortanzahl |
|---|---|---|
| Very | Verstärker | 1 |
| Good | Polarisierter Begriff/Positiv | 1 |
| Alle anderen Wörter | Neutral | 7 |
Glossar zum Kontext-Cluster
- Polarisierter Begriff – Wörter mit positiver/negativer Konnotation
- Neutraler Begriff – kein emotionaler Kontext
- Negator – Wörter, die Bedeutung umkehren, z. B. „not good"
- Valenzmodifikatoren – Wörter, die den emotionalen Kontext beeinflussen
- Verstärker – erhöhen die emotionale Wirkung
- Abschwächer – verringern die emotionale Wirkung
Bewertung des Kontext-Clusters
Beispiel: Kontext-Cluster:
The DataCamp sentiment course is very GOOD for learning.
| Begriff | Klasse | Wortanzahl | Polaritätswert |
|---|---|---|---|
| Very | Verstärker | 1 | 0.8 |
| Good | Polarisierter Begriff/Positiv | 1 | 1 |
| Alle anderen Wörter | Neutral | 7 | 0 |
Polarity berechnen
| Klasse | Wortanzahl | Polaritätswert |
|---|---|---|
| Verstärker | 1 | 0.8 |
| Polarisierter Begriff | 1 | 1 |
| Neutral | 7 | 0 |
| Summe | 9 | 1.8 |
Beispiel: Kontext-Cluster
The DataCamp sentiment course is very GOOD for learning.
- 1 + 0.8 = 1.8
- 1+1+7 = 9
- $$\frac{1.8}{\sqrt{9}}$$
Ergebnis: 0.6
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