Bạn biết bao nhiêu từ? Định luật Zipf & từ điển chủ quan

Phân tích cảm xúc trong R

Ted Kwartler

Data Dude

Subjectivity lexicon

library(qdap)
library(magrittr)

text_df %$% polarity(text)

Trả về một đối tượng "polarity" với điểm tích cực và tiêu cực.

Một subjectivity lexicon là danh sách từ được định nghĩa sẵn gắn với ngữ cảnh cảm xúc như tích cực/tiêu cực, hoặc cảm xúc cụ thể như "frustration" hay "joy."

Lấy subjectivity lexicon ở đâu?

Hàm polarity() của qdap dùng lexicon từ hash_sentiment_huliu
tidytext có một tibble sentiments với
- NRC - Từ theo 8 cảm xúc như "angry" hoặc "joy" và Pos/Neg
- Bing - Từ gán nhãn tích cực hoặc tiêu cực
- AFINN - Từ được chấm điểm từ -5 đến 5

library(lexicon)

Name	Description
`dodds_sentiment`	Mechanical Turk Sentiment Words
`hash_emoticons`	Bản dịch emoticon dấu câu cơ bản :)
`hash_sentiment_huliu`	Nghiên cứu Polarity (+/-) từ của U of IL @CHI
`hash_sentiment_jockers`	Lexicon kế thừa từ `library(syuzhet)`
`hash_sentiment_nrc`	5468 từ được cộng đồng chấm điểm từ -1 đến 1

Không thể nào! Quá ít từ.

đang suy nghĩ

Định luật Zipf
Nguyên lý nỗ lực tối thiểu

Định luật Zipf trong thực tế

Rank	City	2010 Census Population	Actual %	Zipf's Expected %
1	New York	8,175,133	100%	...
2	LA	3,792,621	46%	50%
3	Chicago	2,695,598	33%	33%
4	Houston	2,100,263	26%	25%
5	Philadelphia	1,526,006	19%	20%

Nguyên lý nỗ lực tối thiểu

Nếu có nhiều cách đạt cùng mục tiêu, con người sẽ chọn cách tốn ít công sức nhất

mèo lười

Tiếp theo...

logo twitter

bóng bầu dục

Cùng luyện tập nào!

Phân tích cảm xúc trong R