Wordcloud recenzí filmů
Pracoval/a jsi s datasetem filmových recenzí. Prozkoumali jsme rozložení recenzí a zjistili, jak dlouhé jsou nejdelší a nejkratší z nich. Ale o čem vlastně pozitivní a negativní recenze mluví?
V tomto cvičení si procvičíš tvorbu wordcloudu ze 100 nejlepších pozitivních recenzí.
Jaká slova se ti objeví? Dávají ti smysl?
Řetězec descriptions byl vytvořen zřetězením popisů 100 nejlepších pozitivních recenzí. Sada stopwords specifická pro filmové recenze (velmi častá slova, například the, a/an, and, která nejsou příliš informativní a chceme je z grafu vyloučit) je dostupná jako my_stopwords. Nezapomeň, že argument interpolation zajistí, aby wordcloud vypadal plynuleji.
Toto cvičení je součástí kurzu
Sentiment Analysis v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Importuj funkci wordcloud z příslušného balíčku.
- Aplikuj funkci wordcloud na řetězec
descriptions. Nastav barvu pozadí na 'white' a uprav argumentstopwords. - Vytvoř obrázek wordcloudu.
- Nakonec nezapomeň obrázek zobrazit.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Import the word cloud function
____
# Create and generate a word cloud image
my_cloud = ____(____='white', ____=my_stopwords).____(descriptions)
# Display the generated wordcloud image
plt.____(____, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
# Don't forget to show the final image
____