Analýza sentimentu telefonního hovoru

Jakmile přepíšeš text z audio souboru, můžeš nad ním provádět zpracování přirozeného jazyka.

V tomto cvičení použijeme VADER (SentimentIntensityAnalyzer) z knihovny NLTK (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) k analýze sentimentu přepsaného textu ze souboru call_2.wav (soubor).

K přepisu textu využijeme funkci transcribe_audio(), kterou jsme vytvořili dříve.

Z výsledného textu pak pomocí třídy SentimentIntensityAnalyzer() z knihovny NLTK získáme skóre polarity sentimentu.

.polarity_scores(text) vrací hodnoty pro pos (pozitivní), neu (neutrální), neg (negativní) a compound. Compound je kombinací předchozích tří hodnot — čím vyšší je, tím pozitivnější text; nižší hodnota naopak značí negativnější vyznění.

Toto cvičení je součástí kurzu

Zpracování mluveného jazyka v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Vytvoř instanci třídy SentimentIntensityAnalyzer() a ulož ji do proměnné sid.
Přepiš cílový hovor a výsledek ulož do call_2_text.
Vypiš výsledek metody polarity_scores() pro call_2_text.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

# Create SentimentIntensityAnalyzer instance
sid = ____

# Let's try it on one of our phone calls
call_2_text = transcribe_audio(____)

# Display text and sentiment polarity scores
print(call_2_text)
print(sid.____(call_2_text))

Upravit a spustit kód