Classificar emoções com um léxico de palavra-emoção

ac_emotion() conta, por documento, quantas palavras caem em cada categoria de emoção de um léxico fornecido pelo usuário: indo além da polaridade binária de ac_sentiment() para distinguir, por exemplo, se um texto negativo expressa raiva, medo ou tristeza (Mohammad & Turney, 2013, propuseram essa distinção no NRC Emotion Lexicon, hoje o léxico de emoções mais usado em inglês).

O pacote não distribui um léxico de emoções em português: o NRC Emotion Lexicon original é em inglês e sua tradução/adaptação para português está sujeita aos termos de licença do léxico de origem, que o usuário deve obter e licenciar por conta própria (o NRC é gratuito para pesquisa, mas não redistribuível livremente dentro de outro pacote). ac_emotion() é agnóstica ao léxico: funciona com qualquer tabela palavra→emoção que você tenha: o NRC traduzido, um léxico doméstico, ou uma lista construída à mão para um domínio específico (ex.: emoções em avaliações de atendimento ao cliente).

Internamente, é uma camada sobre ac_dictionary(): converte o léxico em formato longo (uma linha por palavra-emoção) para o formato de dicionário multi-categoria e aplica a mesma contagem.

Usage

ac_emotion(
  corpus,
  lexicon,
  term_col = "termo",
  emotion_col = "emocao",
  by = NULL
)

Arguments

corpus: Objeto ac_corpus.
lexicon: Tibble/data.frame em formato longo com colunas de palavra e emoção (ver term_col/emotion_col). Uma palavra pode aparecer em mais de uma linha (associada a mais de uma emoção).
term_col: Nome da coluna de palavra em lexicon. Padrão: "termo".
emotion_col: Nome da coluna de emoção em lexicon. Padrão: "emocao".
by: Coluna(s) de agrupamento adicional. Padrão: NULL.

Value

Tibble no mesmo formato de ac_dictionary(): total_tokens e, para cada emoção presente em lexicon, colunas <emocao>_n e <emocao>_prop.

References

Mohammad, S. M.; Turney, P. D. (2013). Crowdsourcing a Word-Emotion Association Lexicon. Computational Intelligence, 29(3), 436-465.

Examples

# Lexico de emocao mínimo, construido a mao para este exemplo
# (em uso real, substitua por um lexico de emocoes licenciado em PT)
lexico <- data.frame(
  termo  = c("alegria", "feliz", "medo", "assustado", "raiva", "furioso"),
  emocao = c("alegria", "alegria", "medo", "medo", "raiva", "raiva"),
  stringsAsFactors = FALSE
)

df <- data.frame(
  id = paste0("d", 1:3),
  texto = c(
    "fiquei muito feliz com a alegria do momento",
    "fiquei assustado, senti muito medo da situação",
    "fiquei furioso, aquela raiva não passava"
  ),
  stringsAsFactors = FALSE
)
corpus <- ac_corpus(df, text = texto, docid = id)

ac_emotion(corpus, lexicon = lexico)
#> # A tibble: 3 × 8
#>   doc_id total_tokens alegria_n medo_n raiva_n alegria_prop medo_prop raiva_prop
#>   <chr>         <int>     <int>  <int>   <int>        <dbl>     <dbl>      <dbl>
#> 1 d1                8         2      0       0         0.25     0          0    
#> 2 d2                7         0      2       0         0        0.286      0    
#> 3 d3                6         0      0       2         0        0          0.333