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El análisis de sentimiento nos ofrece una pequeña ventana al significado de los textos con un método bastante interpretable. Aunque tiene sus limitaciones, es un buen punto de partida para trabajar con datos textuales. En Python hay varias herramientas listas para usar para análisis de sentimiento.

ds_tweets, con un índice de tipo datetime, ya está cargado para ti.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de datos de redes sociales con Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Importa SentimentIntensityAnalyzer desde nltk.sentiment.vader.
  • Crea una nueva instancia de SentimentIntensityAnalyzer.
  • Genera las puntuaciones de sentimiento con el método .apply() y la función polarity_scores() del analizador.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Load SentimentIntensityAnalyzer
____

# Instantiate new SentimentIntensityAnalyzer
sid = ____

# Generate sentiment scores
sentiment_scores = ds_tweets['text'].____(____)
Editar y ejecutar código