El análisis de sentimientos es una herramienta

dentro del “Machine Learning” para medir respuestas

emocionales acerca de un texto.

Las 8 emociones son:

Ira

Anticipación

Asco

Miedo

Alegría

Tristeza

Sorpresa

Confianza

Las 2 tendencias de las emociones son: Positiva o Negativa

Instalar paquetes y llamar librerias.

#install.packages("readtext")
library(readtext)
#install.packages("syuzhet")
library(syuzhet)
#install.packages("RColorBrewer")
library(RColorBrewer)
#install.packages("wordcloud")
library(wordcloud)
#install.packages("tm")
library(tm)
## Cargando paquete requerido: NLP

Importar la base de datos.

#file.choose()
texto <- readtext("C:\\Carpeta de R\\DBs\\Himno_Nacional.txt")
texto_palabras <- get_tokens(texto)
emociones_df <- get_nrc_sentiment(texto_palabras, language = "spanish")
barplot(colSums(prop.table(emociones_df[, 1:8])))

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

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

Conclusión

Esta actividad se basó en la creación de tokens o tokenización, que consistió en partir oraciones grandes en partes más pequeñas. De esa forma, se hizo un conteo de la emoción que cada palabra transmite.