आप कितने शब्द जानते हैं? Zipf's law और subjectivity lexicon

R में Sentiment Analysis

Ted Kwartler

Data Dude

Subjectivity lexicon

library(qdap)
library(magrittr)

text_df %$% polarity(text)

एक "polarity" ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें positive और negative स्कोर होते हैं.

Subjectivity lexicon एक प्री-डिफ़ाइंड शब्द-सूची है जो positive/negative जैसे भाव-संदर्भ या "frustration" और "joy" जैसी खास भावनाओं से जुड़ी होती है.

Subjectivity lexicons कहाँ मिलेंगे?

qdap का polarity() फंक्शन hash_sentiment_huliu {{1}} के lexicon का उपयोग करता है
tidytext में sentiments tibble है, जिसमें
- NRC - 8 emotions (जैसे "angry", "joy") और Pos/Neg के अनुसार शब्द
- Bing - शब्द positive या negative लेबल किए गए
- AFINN - शब्द -5 से 5 तक स्कोर किए गए

library(lexicon)

Name	Description
`dodds_sentiment`	Mechanical Turk Sentiment Words
`hash_emoticons`	बेसिक पंक्चुएशन इमोटिकॉन्स :) के अनुवाद
`hash_sentiment_huliu`	U of IL @CHI Polarity (+/-) शब्द अनुसंधान
`hash_sentiment_jockers`	`library(syuzhet)` से लिया गया lexicon
`hash_sentiment_nrc`	5468 शब्द, -1 और 1 के बीच क्राउडसोर्स्ड स्कोरिंग

अरे! शब्द बहुत कम हैं.

सोचते हुए

Zipf's Law
Principle of Least Effort

Zipf's Law का उदाहरण

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%

Principle of Least Effort

यदि एक ही लक्ष्य तक पहुँचने के कई तरीके हों, तो लोग सबसे कम मेहनत वाला तरीका चुनेंगे

सुस्त बिल्ली

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