Wordcloud zu Filmrezensionen

Du hast mit dem Datensatz der Filmrezensionen gearbeitet. Du hast die Verteilung der Bewertungen untersucht und gesehen, wie lang die kürzesten und längsten Rezensionen sind. Aber worüber sprechen positive und negative Rezensionen eigentlich?

In dieser Übung erstellst du eine Wordcloud der Top 100 positiven Rezensionen.

Welche Wörter stechen heraus? Ergibt das für dich Sinn?

Der String descriptions wurde für dich erstellt, indem die Beschreibungen der Top 100 positiven Rezensionen zusammengefügt wurden. Ein filmspezifischer Satz an Stopwörtern (sehr häufige Wörter wie the, a/an, and, die wenig informativ sind und die wir aus der Grafik ausschließen möchten) ist als my_stopwords verfügbar. Denk daran, dass das Argument interpolation die Wordcloud glatter erscheinen lässt.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Stimmungsanalyse in Python</Kurs>

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Übungsanweisungen

Importiere die Funktion wordcloud aus dem entsprechenden Paket.
Wende die Wordcloud-Funktion auf den String descriptions an. Setze die Hintergrundfarbe auf 'white' und passe das Argument stopwords an.
Erstelle ein Wordcloud-Bild.
Vergiss zum Schluss nicht, das Bild anzuzeigen.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# 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
____

Code bearbeiten und ausführen