M4 Actividad 4.5

Análisis de Sentimientos El Triste - José José

El análisis de sentimientos, o minería de opinión, es utilizado para extraer de forma automática información sobre la connotación positiva o negativa del lenguaje de un documento.

El análisis mostrará el resultado en 8 emociones básicas y 2 sentimientos.

Emociones Básicas:
1. Alegría (joy)
2. Tristeza (sadness)
3. Ira (anger) 4. Sorpresa (surprise)
5. Asco (disgust)
6. Miedo (fear)
7. Anticipación (anticipation) 8. Confianza (trust)

Sentimientos:
1. Positivo (positive)
2. Negativo (negative)

1. Instalar paquetes y llamar librerías

# install.packages("syuzhet")
library(syuzhet)
# install.packages("RColorBrewer")
library(RColorBrewer)
library(striprtf)

2. Cargar el Texto

texto_cadena <- read.delim("/Users/estefanyvillalobos/Desktop/RPortfolio/La Letra.txt", header = FALSE)

#opt2 <- read_rtf("/Users/estefanyvillalobos/Desktop/RPortfolio/La Letra.rtf"), no me jala 

3. Tokenizar Texto

texto_palabras <- get_tokens(texto_cadena)

4. Explorar Texto

head(texto_palabras)

## [1] "c"        "qué"      "triste"   "fue"      "decirnos" "adiós"

length(texto_palabras)

## [1] 183

5. Realizar Análisis de Sentimientos

sentimientos_df <- get_nrc_sentiment(texto_palabras, language = "spanish")
#idiomas disponibles: spanish, english, french, german, italian, portoguese, latin, etc. 

summary(sentimientos_df)

##      anger          anticipation    disgust             fear       
##  Min.   :0.00000   Min.   :0     Min.   :0.00000   Min.   :0.0000  
##  1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0     1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.0000  
##  Median :0.00000   Median :0     Median :0.00000   Median :0.0000  
##  Mean   :0.02186   Mean   :0     Mean   :0.03825   Mean   :0.0765  
##  3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0     3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.0000  
##  Max.   :1.00000   Max.   :0     Max.   :1.00000   Max.   :2.0000  
##       joy             sadness          surprise     trust      negative     
##  Min.   :0.00000   Min.   :0.0000   Min.   :0   Min.   :0   Min.   :0.0000  
##  1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.0000   1st Qu.:0   1st Qu.:0   1st Qu.:0.0000  
##  Median :0.00000   Median :0.0000   Median :0   Median :0   Median :0.0000  
##  Mean   :0.03279   Mean   :0.2077   Mean   :0   Mean   :0   Mean   :0.1967  
##  3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.0000   3rd Qu.:0   3rd Qu.:0   3rd Qu.:0.0000  
##  Max.   :1.00000   Max.   :7.0000   Max.   :0   Max.   :0   Max.   :7.0000  
##     positive      
##  Min.   :0.00000  
##  1st Qu.:0.00000  
##  Median :0.00000  
##  Mean   :0.04372  
##  3rd Qu.:0.00000  
##  Max.   :1.00000

head(sentimientos_df) # mientras mas grande es el numero mas intenso es el sentimiento

##   anger anticipation disgust fear joy sadness surprise trust negative positive
## 1     0            0       0    0   0       0        0     0        0        0
## 2     0            0       0    0   0       0        0     0        0        0
## 3     1            0       1    2   0       5        0     0        5        0
## 4     0            0       0    0   0       0        0     0        0        0
## 5     0            0       0    0   0       0        0     0        0        0
## 6     0            0       0    0   0       0        0     0        0        0

6. Graficar Resultados de Emociones

barplot(
  colSums(prop.table(sentimientos_df[,1:8])), space = 0.2, 
  horiz = FALSE,
  las = 1, 
  cex.names = 0.7,
  col = brewer.pal(n=8, name = "Set3"),
  main = "Análisis de la Canción el Triste",
  xlab = "emociones"
)

7. Profundizar Análisis de Emociones

palabras_tristeza <- texto_palabras[sentimientos_df$sadness> 0]
palabras_tristeza_orden <- sort(table(unlist(palabras_tristeza)), decreasing = TRUE)
head(palabras_tristeza_orden, n = 10)

## 
##  triste   dolor    azul    gris soledad 
##       4       2       1       1       1

8. Graficar Resultados de Sentimientos

secuencia_sentimientos <- (sentimientos_df$negative*-1)+sentimientos_df$positive
simple_plot(secuencia_sentimientos)

Análisis de Sentimientos Himno Nacional Mexicano

2. Cargar el Texto

himno <- read.delim("/Users/estefanyvillalobos/Desktop/RPortfolio/himnomexicano.txt", header = FALSE)

3. Tokenizar Texto

palabras <- get_tokens(himno)

4. Explorar Texto

head(palabras)

## [1] "c"         "mexicanos" "al"        "grito"     "de"        "guerra"

length(palabras)

## [1] 497

5. Realizar Análisis de Sentimientos

sentimientos <- get_nrc_sentiment(palabras, language = "spanish")
#idiomas disponibles: spanish, english, french, german, italian, portoguese, latin, etc. 

summary(sentimientos)

##      anger          anticipation        disgust             fear        
##  Min.   :0.00000   Min.   :0.00000   Min.   :0.00000   Min.   :0.00000  
##  1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.00000  
##  Median :0.00000   Median :0.00000   Median :0.00000   Median :0.00000  
##  Mean   :0.06237   Mean   :0.04225   Mean   :0.02213   Mean   :0.07445  
##  3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.00000  
##  Max.   :3.00000   Max.   :2.00000   Max.   :2.00000   Max.   :2.00000  
##       joy             sadness           surprise           trust        
##  Min.   :0.00000   Min.   :0.00000   Min.   :0.00000   Min.   :0.00000  
##  1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.00000  
##  Median :0.00000   Median :0.00000   Median :0.00000   Median :0.00000  
##  Mean   :0.04829   Mean   :0.04225   Mean   :0.02616   Mean   :0.04024  
##  3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.00000  
##  Max.   :2.00000   Max.   :2.00000   Max.   :2.00000   Max.   :2.00000  
##     negative         positive     
##  Min.   :0.0000   Min.   :0.0000  
##  1st Qu.:0.0000   1st Qu.:0.0000  
##  Median :0.0000   Median :0.0000  
##  Mean   :0.0825   Mean   :0.1006  
##  3rd Qu.:0.0000   3rd Qu.:0.0000  
##  Max.   :3.0000   Max.   :3.0000

head(sentimientos) # mientras mas grande es el numero mas intenso es el sentimiento

##   anger anticipation disgust fear joy sadness surprise trust negative positive
## 1     0            0       0    0   0       0        0     0        0        0
## 2     0            0       0    0   0       0        0     0        0        0
## 3     0            0       0    0   0       0        0     0        0        0
## 4     2            0       0    1   0       1        2     0        2        0
## 5     0            0       0    0   0       0        0     0        0        0
## 6     1            0       0    2   0       1        0     0        2        0

6. Graficar Resultados de Emociones

barplot(
  colSums(prop.table(sentimientos[,1:8])), space = 0.2, 
  horiz = FALSE,
  las = 1, 
  cex.names = 0.7,
  col = brewer.pal(n=8, name = "Set2"),
  main = "Análisis del Himno Nacional Mexicano",
  xlab = "emociones"
)

7. Profundizar Análisis de Emociones

palabras_miedo <- texto_palabras[sentimientos_df$fear> 0]
palabras_miedo_orden <- sort(table(unlist(palabras_miedo)), decreasing = TRUE)
head(palabras_miedo_orden, n = 10)

## 
##  triste   dolor soledad 
##       4       2       1

8. Graficar Resultados de Sentimientos

secu_sentimientos <- (sentimientos$negative*-1)+sentimientos$positive
simple_plot(secu_sentimientos)