Introduction to Sentiment Analysis in R with quanteda

от партнера
В этом Проект с консультациями вы:

Run your first generic and targeted sentiment analyses using a dataset of US presidential concession speeches.

Visualize sentiment analysis results over time in a plot while stratifying by an additional variable

2 hours
Начинающий
Загрузка не требуется
Видео на разделенном экране
Английский
Только для ПК

In this guided project, you will learn how to import textual data stored in raw text files into R, turn these files into a corpus (a collection of textual documents), and tokenize the text all using the R software package quanteda. You will then learn how to check for words with positive or negative sentiment within the text, and how to plot the proportion of use for these words over time, while stratifying by a third variable. You will also learn how to carry out a targeted sentiment analysis by looking for words with a positive or negative sentiment that are adjacent to relevant keywords or phrases, and how to compare the results of a targeted sentiment analysis with the results of a generic analysis.

Навыки, которые вы получите

  • statistical programming

  • Statistical Classification

  • Sentiment Analysis

  • Text Corpus

  • Rstudio

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Load text documents into R studio, convert a number of text documents into a corpus, and extract data from text document file names and add them to a new column in a dataframe. 

  2. Split up a text document corpus into tokens, or individual words and punctuations. Check for words in the data that have positive or negative sentiment using the Sentiment Dictionary. 

  3. Plot the proportion of positive and negative words over time while stratifying by a third variable. 

  4. Carry out a targeted sentiment analysis by looking for words with a positive or negative sentiment that are adjacent to relevant keywords.

  5. Compare the sentiment for both generic and targeted sentiment analyses while stratifying by a third variable, plotting the results over time.

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.

Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.

Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.

Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.

Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.

Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.

Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.

В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.

Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.

Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.