ANÁLISIS DE SENTIMIENTO

El análisis de sentimientos es una herramienta dentro del “Machine Learning” para medir respuestas emocionales acerca de un texto.

Las 8 emociones son:

Las 2 tendencias de las emociones son: Positiva o Negativa

# Instalar paquetes y llamar librerias
library(readtext)
library(syuzhet)
library(RColorBrewer)
library(wordcloud)
library(tm)
## Loading required package: NLP
# Importar la base de datos
#file.choose()
texto <- readtext("/Users/luisangel/Library/CloudStorage/OneDrive-InstitutoTecnologicoydeEstudiosSuperioresdeMonterrey/7th Season/M2/himno.txt")
texto_palabras <- get_tokens(texto) #Tokenizar
emociones_df <- get_nrc_sentiment(texto_palabras, language = "spanish") #Diccionario
barplot(colSums(prop.table(emociones_df[, 1:8])))

CONTABILIZAR EMOCIONES POSITIVAS O NEGATIVAS

sentimientos <- (emociones_df$negative*-1) + emociones_df$positive #Ngeativas *-1 Positivas *1
simple_plot(sentimientos)

# wordcloud(words=texto_palabras, min.freq = 1)

CONCLUSIONES

Este código nos sirve para hacer análisis de sentimiento mediante texto en español, esta función lo que hace es tokenizar las palabras en un archivo .txt y mediante un diccionario asignar una o varias emociones a cada palabra, lo cual explica la gráfica de barras en gris donde la emoción predominante es miedo, por otro lado en la segunda gráfica vemos como es la distribución de frecuencias de palabras negativas o positivas dentro del texto.