Analýza sentimentu na formátovaném textu
V tomto cvičení vypočítáš sentiment zákaznického kanálu souboru call_2.wav (soubor).
Zákaznický kanál jsi rozdělil/a a uložil/a do souboru call_2_channel_2.wav (soubor).
Ze svých zkušeností s analýzou sentimentu ale víš, že se může větu od věty lišit.
Pro výpočet sentimentu po jednotlivých větách použiješ modul sent_tokenize() z knihovny NLTK.
Funkce transcribe_audio() však věty nevrací. Abys mohl/a analýzu sentimentu na úrovni vět vyzkoušet, použil/a jsi placenou API službu a získal/a call_2_channel_2_paid_api_text, který věty obsahuje.
Toto cvičení je součástí kurzu
Zpracování mluveného jazyka v Pythonu
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 = SentimentIntensityAnalyzer()
# Transcribe customer channel of call 2
call_2_channel_2_text = transcribe_audio(____)
# Display text and sentiment polarity scores
print(call_2_channel_2_text)
print(sid.____(call_2_channel_2_text))