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Concordância (keyword-in-context, KWIC)

Source: R/ac_kwic.R
ac_kwic.Rd

ac_kwic() localiza todas as ocorrências de um termo (ou padrão) nos documentos de um ac_corpus e devolve cada ocorrência com uma janela de palavras antes e depois: a técnica de concordância usada desde os primórdios da linguística de corpus (Sinclair, 1991) para entender como uma palavra é usada, não só com que frequência.

É o complemento natural de uma análise de frequência ou keyness: saber que "liberdade" é um termo-chave de um grupo não diz nada sobre como o termo é empregado: a concordância mostra se aparece ao lado de "econômica", "de expressão" ou "individual", revelando o enquadramento (framing) real do termo em cada contexto. Funciona em qualquer corpus com linguagem natural: reviews de produto, letras de música, transcrições de atendimento, posts em redes sociais.

Usage

ac_kwic(corpus, pattern, window = 5L, regex = FALSE, case_insensitive = TRUE)

Arguments

corpus

Objeto ac_corpus.

pattern

Termo ou expressão regular a localizar (string única).

window

Número de palavras de contexto a mostrar antes e depois de cada ocorrência. Padrão: 5.

regex

Lógico. Se FALSE (padrão), pattern é tratado como uma palavra exata (comparação literal, após normalização de caixa). Se TRUE, pattern é tratado como expressão regular (POSIX) aplicada a cada token.

case_insensitive

Lógico. Se TRUE (padrão), ignora diferenças de maiúsculas/minúsculas na busca.

Value

Tibble com uma linha por ocorrência, colunas:

  • doc_id: documento onde a ocorrência foi encontrada;

  • position: posição do token correspondente no documento;

  • before: até window palavras imediatamente antes;

  • keyword: o token que casou com pattern, como aparece no texto;

  • after: até window palavras imediatamente depois.

References

Sinclair, J. (1991). Corpus, Concordance, Collocation. Oxford University Press.

See also

ac_plot_xray(), ac_count()

Examples

# Avaliações de atendimento ao cliente
df <- data.frame(
  id = paste0("a", 1:4),
  texto = c(
    "o atendimento foi rápido e a atendente foi muito educada comigo",
    "fiquei esperando muito tempo e o atendimento foi frio e distante",
    "atendimento excelente, resolveram meu problema na hora",
    "o atendimento automático não entendeu minha solicitacao"
  ),
  stringsAsFactors = FALSE
)
corpus <- ac_corpus(df, text = texto, docid = id)

ac_kwic(corpus, pattern = "atendimento", window = 3)
#> # A tibble: 4 × 5
#>   doc_id position before      keyword     after                    
#>   <chr>     <int> <chr>       <chr>       <chr>                    
#> 1 a1            2 "o"         atendimento foi rápido e             
#> 2 a2            7 "tempo e o" atendimento foi frio e               
#> 3 a3            1 ""          atendimento excelente, resolveram meu
#> 4 a4            2 "o"         atendimento automático não entendeu