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 librerías

#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

texto <- readtext("C:\\Users\\mari0\\OneDrive\\Documents\\R Studio\\IA con impacto empresarial\\Modulo 2\\BD\\himno.txt")
texto_palabras <- get_tokens(texto) # poner le texto en palabras
emociones_df <- get_nrc_sentiment(texto_palabras, language = "spanish") #nrc es un diccionario de emociones, para detectar las emociones y especificar el idioma

Graficar las emociones

barplot(colSums(prop.table(emociones_df[, 1:8])))

Separar en positivas o negativas

sentimientos <- (emociones_df$negative*-1) + emociones_df$positive #aqui hace las emociones negativas o positivas
simple_plot(sentimientos)

Word Cloud

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

Conclusión

En este código se lee el himno nacional mexicano y lo clasifica en 8 emociones siendo las mencionadas al inicio, donde resalta que son el miedo y el enojo. Así que se debe de tokenizar el archivo y sobre esa lista de palabras hace el análisis de sentimientos recurriendo al diccionario nrc.